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基于改进PHD粒子滤波的多目标检测前跟踪算法 被引量:3
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作者 秦占师 张智军 +1 位作者 陈稳 马赢 《现代防御技术》 北大核心 2015年第4期155-160,177,共7页
针对PHD-TBD算法存在目标数目估计不准,以及对交叉目标状态估计误差较大的缺点,提出了PHD-TBD的改进算法,通过推导更准确的PHD-TBD算法粒子权重更新表达式,实现对目标数目的准确估计;同时利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM... 针对PHD-TBD算法存在目标数目估计不准,以及对交叉目标状态估计误差较大的缺点,提出了PHD-TBD的改进算法,通过推导更准确的PHD-TBD算法粒子权重更新表达式,实现对目标数目的准确估计;同时利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合PHD-TBD中重采样后的粒子分布,通过期望最大化算法(expectation maximum,EM)估计混合模型的参数,即可提取目标的状态。通过仿真实验表明,改进算法能够更准确地估计目标的数目和状态。 展开更多
关键词 概率假设密度 粒子滤波 高斯混合模型 检测前跟踪 多目标
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基于BELLHOP模型的水下多目标跟踪算法研究 被引量:3
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作者 高阗琦 陈虹宇 +1 位作者 张峻铭 李可非 《声学技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期248-255,共8页
针对高频主动声呐的深海多目标跟踪问题,提出了基于BELLHOP模型的无迹卡尔曼滤波-高斯混合概率假设密度(Unscentesd Kalman Filter-Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density,UKF-GM-PHD)水下多目标跟踪算法。该算法首先利用BEL... 针对高频主动声呐的深海多目标跟踪问题,提出了基于BELLHOP模型的无迹卡尔曼滤波-高斯混合概率假设密度(Unscentesd Kalman Filter-Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density,UKF-GM-PHD)水下多目标跟踪算法。该算法首先利用BELLHOP射线声学模型,计算出本征声线、目标信号的幅度、相位及时延信息,以此构造目标回波信号并叠加高斯白噪声。然后,由回波信号计算得到目标相对于观测站的距离、方位角和俯仰角信息,作为目标跟踪系统中的量测信息。最后利用提出的UKF-GM-PHD多目标跟踪算法,实现高频主动声呐非线性系统的多目标跟踪。仿真结果表明,在深海高频主动声呐条件下,文章提出的UKF-GM-PHD多目标跟踪算法较传统高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density,GM-PHD)方法,明显降低了目标丢失率,并且最优子模式指派统计量(Optimal Sub-Patter Assignment,OSPA)距离也更小,跟踪效果更好。 展开更多
关键词 BELLHOP模型 目标回波信号 高斯混合概率假设密度 无迹卡尔曼滤波
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一种改进的杂波率未知环境下GM-CPHD滤波算法 被引量:1
3
作者 彭聪 王杰贵 朱克凡 《弹箭与制导学报》 北大核心 2019年第4期77-82,共6页
针对传统势概率假设密度(CPHD)滤波算法在杂波率未知的情况下跟踪效果不佳、计算量繁重的问题,提出了一种改进的杂波率未知环境下CPHD滤波算法。该算法首先针对杂波先验未知的情况,提出杂波率未知条件下的CPHD滤波算法,并针对CPHD滤波... 针对传统势概率假设密度(CPHD)滤波算法在杂波率未知的情况下跟踪效果不佳、计算量繁重的问题,提出了一种改进的杂波率未知环境下CPHD滤波算法。该算法首先针对杂波先验未知的情况,提出杂波率未知条件下的CPHD滤波算法,并针对CPHD滤波算法计算复杂的问题,引入最大似然自适应门限,利用进入门限中的量测进行更新步。实验结果表明,算法在降低计算时间的同时,保证了算法在杂波率未知环境下的跟踪性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 概率假设密度滤波算法 杂波率未知 最大似然门限 高斯混合
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基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法 被引量:27
4
作者 连峰 韩崇昭 +1 位作者 刘伟峰 元向辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期731-741,共11页
提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了... 提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布,这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态.期望最大化(Expectation maximum,EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数.混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标.相比EM算法,MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态,但它的计算量要大于EM算法. 展开更多
关键词 群目标跟踪 粒子概率假设密度滤波 高斯混合模型 期望最大化算法 马尔科夫链蒙特卡洛算法
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一种具有信息保持能力的GM-PHD滤波器 被引量:8
5
作者 刘宗香 谢维信 +1 位作者 王品 余友 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1603-1608,共6页
概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的... 概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的预测和更新方程进行了修正,提出了一种具有信息保持能力的PHD滤波器.在此基础上提出了适用于线性高斯模型的修正PHD滤波器高斯混合(GM)实现算法.仿真实验结果表明,与现有的PHD滤波器相比,在存在漏检的情况下所提出的GM-PHD滤波器能够提供更好的多目标跟踪能力. 展开更多
关键词 多目标跟踪 概率假设密度滤波 高斯混合实现 线性高斯模型
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多元假设检验GMPHD轨迹跟踪 被引量:6
6
作者 黄志蓓 孙树岩 吴健康 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1289-1294,共6页
由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD... 由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD滤波器并不能实现多目标航迹跟踪,而其与传统数据互联的结合,复杂度高且跟踪效果不尽如人意。在该文中,各目标的航迹信息以假设形式表述,数据互联则是通过使用经典的多元假设检测方法判决假设矩阵实现。其与GMPHD的结合不仅实现了数据互联和轨迹管理,还因为积累时间信息大大降低了杂波干扰的影响。实验结果证明,该算法可以对多个目标所形成的轨迹实施正确跟踪,同时,计算量的大幅度降低带来了跟踪系统可实现性的提高。 展开更多
关键词 多目标航迹跟踪 贝叶斯滤波 概率假设密度 高斯混合模型 多元假设检验
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基于雷达辐射源信号特征的类别信息辅助GM-PHD滤波器 被引量:1
7
作者 朱友清 周石琳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1273-1279,共7页
雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法... 雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法直接应用于上述滤波器。为此,先利用辐射源信号特征进行雷达类型识别,然后基于可传递信度模型根据雷达-平台的配属关系将该识别结果转换到与已知类别信息相同的辨识框架内。在此基础上,采用相容系数度量其相似度用以近似GM-PHD滤波器中的量测似然值,从而实现类别信息的辅助目标跟踪。仿真实验表明,在不同的杂波密度下所提方法能够有效提高GM-PHD滤波器的跟踪性能。 展开更多
关键词 多目标跟踪 高斯混合概率假设密度滤波 雷达辐射源信号 可传递信度模型
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雷达与ESM综合多目标检测、跟踪与识别 被引量:7
8
作者 石绍应 杜鹏飞 +1 位作者 张靖 曹晨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1524-1531,共8页
为在预警监视系统中对多目标的检测、跟踪、识别过程进行统一处理,提出一种基于跳转马尔可夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波(jump Markov system model Gaussian mixture probability hypothesis density filtering,JMS-GMPHDF)算法... 为在预警监视系统中对多目标的检测、跟踪、识别过程进行统一处理,提出一种基于跳转马尔可夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波(jump Markov system model Gaussian mixture probability hypothesis density filtering,JMS-GMPHDF)算法的雷达、电子支援措施(electronic support measures,ESM)综合多目标检测、跟踪与识别方法。该方法首先根据不同类别目标设计各自的多目标多模型高斯混合概率假设密度滤波器,并在各滤波器处理过程中同时对高斯项进行编号;然后,根据目标速度与加速度模型信息进行高斯项综合与类别判决,同时根据ESM测量信息进行型号判决;最后,通过航迹综合管理,形成具有运动状态信息以及类别、型号、航迹编号信息的确定航迹。仿真实验验证了该方法能够有效综合雷达、ESM测量数据,在进行多目标检测、跟踪的同时进行正确的类别、型号判决,并形成确定航迹。 展开更多
关键词 雷达与电子支援措施综合 多目标检测、跟踪与识别 多运动模型 高斯混合概率假设密度滤波 航迹管理
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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
9
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. 展开更多
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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多编队目标先后出现时的无先验信息跟踪方法 被引量:5
10
作者 熊伟 顾祥岐 +1 位作者 徐从安 崔亚奇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1619-1626,共8页
针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分... 针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分量挑选有效量测,结合密度聚类(DBSCAN)算法检测是否出现新编队目标。其次,在IMM-GM-PHD算法状态更新完成的基础上,利用更新高斯分量的组成情况完成模型概率的更新。最后,在状态估计优化过程中,结合编队目标的特点,加入相似度判别技术,利用杰森-香农(JS)散度度量高斯分量间的相似度,剔除没有相似分量的高斯分量,进一步优化估计结果。仿真结果表明,该文方法能够快速有效地跟踪非同时出现的多编队机动目标,具有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 多编队机动目标 交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波算法 相关域 密度聚类算法 杰森-香农散度
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