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基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法
被引量：
7
1
作者
杨威
付耀文
+1 位作者
黎湘
龙建乾
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期398-403,共6页
线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该...
线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。
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关键词
多机动目标跟踪
概率假设密度滤波器
类别辅助目标跟踪
联合目标检测、跟踪与分类
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职称材料
基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法
被引量：
4
2
作者
王震
敬忠良
+2 位作者
雷明
秦彦源
董鹏
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期1589-1596,共8页
针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预...
针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%.
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关键词
多扩展目标跟踪
扩展目标概率假设密度滤波器
类别辅助目标跟踪
联合检测
跟踪与分类
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职称材料
基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法
被引量：
4
3
作者
石绍应
杜鹏飞
+1 位作者
张靖
曹晨
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期10-18,共9页
利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高...
利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高斯项编号,进行航迹提取,在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹,并进行航迹管理;同时,根据目标运动模型,联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时,对目标航迹进行有效类型识别.
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关键词
多运动模型
多目标联合检测、跟踪与分类
高斯混合概率假设密度滤波
航迹管理
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职称材料
题名
基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法
被引量：
7
1
作者
杨威
付耀文
黎湘
龙建乾
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期398-403,共6页
基金
国家自然科学基金(61101181)资助课题
文摘
线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该算法在LGJMS-GMPHDF中用属性向量扩展单目标状态向量,用位置和属性的组合测量似然函数代替单目标位置及杂波位置测量似然函数,提高了不同类目标与杂波测量间的鉴别能力,进而改善了目标数目及状态的估计精度;在更新目标状态的同时,对目标属性信息进行更新。该算法实现了时变数目的目标状态和类别估计。杂波背景下交叉和临近并行机动目标的跟踪实验验证了该文算法的联合检测、跟踪与分类性能。
关键词
多机动目标跟踪
概率假设密度滤波器
类别辅助目标跟踪
联合目标检测、跟踪与分类
Keywords
Multiple maneuvering targets
tracking
Probability Hypothesis Density Filter（PHDF）
classification
-aided
tracking
joint detection tracking and classification（jdtc）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法
被引量：
4
2
作者
王震
敬忠良
雷明
秦彦源
董鹏
机构
上海交通大学航空航天学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期1589-1596,共8页
基金
国家自然科学基金(61175028
61271317)
中国博士后科学基金(2014M561474)资助项目
文摘
针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%.
关键词
多扩展目标跟踪
扩展目标概率假设密度滤波器
类别辅助目标跟踪
联合检测
跟踪与分类
Keywords
multiple extended targets
tracking
extended targets probability hypothesis density filter（ET-PHD）
classification
-aided
tracking
joint
detection
tracking
and
classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法
被引量：
4
3
作者
石绍应
杜鹏飞
张靖
曹晨
机构
中国电子科学研究院
空军预警学院
出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第1期10-18,共9页
基金
总装预研项目(51307020103)
文摘
利用雷达测量中的目标速度、加速度等属性信息,基于跳转马尔科夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波算法,提出了一种多目标联合检测、跟踪与分类方法.该方法在进行雷达多目标测量信息处理的多模型混合高斯概率假设密度滤波过程中,对各高斯项编号,进行航迹提取,在滤波处理的同时形成带有航迹编号的明确航迹,并进行航迹管理;同时,根据目标运动模型,联合利用目标加速度控制输入与速度估计进行多目标分类.仿真试验验证了该方法能够在检测、跟踪的同时,对目标航迹进行有效类型识别.
关键词
多运动模型
多目标联合检测、跟踪与分类
高斯混合概率假设密度滤波
航迹管理
Keywords
multiple kinematic model
multi-target
joint
detection
tracking
and
classification
Gauss ian mixture probability hypothesis density filtering
track
management
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法
杨威
付耀文
黎湘
龙建乾
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法
王震
敬忠良
雷明
秦彦源
董鹏
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于雷达测量的多目标联合检测、跟踪与分类方法
石绍应
杜鹏飞
张靖
曹晨
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
4
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职称材料
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