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基于迭代积分卡尔曼PHD滤波多目标跟踪
被引量：
1
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作者
穆祥强
王朝英
+1 位作者
危璋
孔云波
《现代防御技术》
北大核心
2016年第4期95-100,共6页
在多目标跟踪环境下,通过对数值积分卡尔曼概率假设密度滤波器(QK-PHD)的误差分析,提出一种迭代QK-PHD算法。该算法基本思想是将一步预测作为第1次迭代的初始值,通过量测更新得到状态估计,然后将此状态估计作为下一步迭代的初始均值和...
在多目标跟踪环境下,通过对数值积分卡尔曼概率假设密度滤波器(QK-PHD)的误差分析,提出一种迭代QK-PHD算法。该算法基本思想是将一步预测作为第1次迭代的初始值,通过量测更新得到状态估计,然后将此状态估计作为下一步迭代的初始均值和方差。通过多次迭代后滤波输出精度更高方差更小。Matlab仿真结果表明,在不明显增加计算时间的基础上,迭代QK-PHD比QK-PHD的跟踪效果更加明显,滤波输出精度更高。
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关键词
迭代
多目标跟踪
状态估计
数值积分
卡尔曼滤波
概率假设密度滤波
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题名
基于迭代积分卡尔曼PHD滤波多目标跟踪
被引量：
1
1
作者
穆祥强
王朝英
危璋
孔云波
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2016年第4期95-100,共6页
基金
陕西省自然科学基金(2011JM.8023)
文摘
在多目标跟踪环境下,通过对数值积分卡尔曼概率假设密度滤波器(QK-PHD)的误差分析,提出一种迭代QK-PHD算法。该算法基本思想是将一步预测作为第1次迭代的初始值,通过量测更新得到状态估计,然后将此状态估计作为下一步迭代的初始均值和方差。通过多次迭代后滤波输出精度更高方差更小。Matlab仿真结果表明,在不明显增加计算时间的基础上,迭代QK-PHD比QK-PHD的跟踪效果更加明显,滤波输出精度更高。
关键词
迭代
多目标跟踪
状态估计
数值积分
卡尔曼滤波
概率假设密度滤波
Keywords
iterated
multitarget tracking
state variable
quadrature
Kalman filter
probability hy- pothesis density （phd）
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
TP391.9 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迭代积分卡尔曼PHD滤波多目标跟踪
穆祥强
王朝英
危璋
孔云波
《现代防御技术》
北大核心
2016
1
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