一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法
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作者:
作者单位:

1. 空军工程大学工程学院
2.

作者简介:

林晓东

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金资助项目


Improved probability hypothesis density(PHD) filter for multi-target
tracking
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Affiliation:

Fund Project:

Natural Science Foundation of China

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    摘要:

    针对概率假设密度(PHD) 滤波使用聚类方法提取目标状态时, 会出现结果不准确, 且PHD 滤波无法给出状
    态到航迹关联的问题, 提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联. 该方法对权值较大的标签,
    通过两次确认来剔除杂波干扰, 得到比传统PHD 滤波更精确的状态估计. 在提取目标状态时, 只对相同标签的粒子
    进行处理, 避免使用聚类方法. 通过与传统PHD 算法的仿真对比表明, 改进算法具有较好的跟踪性能.

    Abstract:

    To investigate the problem of poor result when the probability hypothesis density(PHD) filter uses clustering
    technique to extract the target states and the PHD filter keeps no track association, an improved method of the PHD filter
    is proposed, which inserts a tracking label in the target state. The improved method confirms the label with biggish weight
    two times to eliminate the influence of clutter, which provides more exact target states than the standard PHD filter. In the
    states extract step, the improved method only deals with the particle with the same label to avoid using clustering technique.
    Simulations are presented to compare the performance of the improved method with that of the standard PHD filter. The
    results show the better tracking performance of the improved method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

林晓东, 朱林户, 王瑛.一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法[J].控制与决策,2011,26(9):1367-1372

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  • 收稿日期:2010-05-17
  • 最后修改日期:2010-07-13
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  • 在线发布日期: 2011-09-20
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