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题名拓展目标混合分量删减算法
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作者
闫小喜
李战明
陈若珠
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机构
江苏大学电气信息工程学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第4期81-85,共5页
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基金
国家自然科学基金(61304261)
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文摘
针对拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现中的混合分量增长问题,提出混合分量的极大似然删减算法.该算法利用期望极大化方法实现混合分量的极大似然删减;视量测在混合分量的来源指标集为缺失量;取混合参数的先验分布为依赖于混合权重的分布;在期望步,计算量测在混合分量来源指标的条件概率;在极大化步,通过混合权重置零来实现相关度较小混合分量的删减.仿真结果表明,该混合分量极大似然删减算法优于典型阈值删减算法.
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关键词
拓展目标跟踪
概率假设密度
高斯混合实现
混合分量删减
极大似然
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Keywords
extended object tracking
probability hypothesis density
Gaussian mixture implementation
mixture component pruning
maximum likelihood
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名概率假设密度高斯混合实现的分量删减
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作者
闫小喜
韩崇昭
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所智能网络与网络安全教育部重点实验室机械制造系统工程国家重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第11期1313-1321,共9页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB311006)
国家自然科学基金创新研究群体科学基金(60921003)
国家自然科学基金(61074176)资助~~
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文摘
针对概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)高斯混合实现算法中的分量删减问题,提出了基于Dirichlet分布的分量删减算法以改进概率假设密度高斯混合实现算法的性能.算法采用极大后验准则估计混合参数,采用仅依赖于混合权重的负指数Dirichlet分布作为混合参数的先验分布,利用拉格朗日乘子推导了混合权重的更新公式.算法利用负指数Dirichlet分布的不稳定性,在极大后验迭代过程中驱使与目标强度不相关的分量消亡.该不稳定性还能够解决多个相近分量共同描述一个强度峰值的问题,有利于后续多目标状态的提取.仿真结果表明,基于Dirichlet分布的分量删减算法优于典型高斯混合实现中的删减算法.
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关键词
概率假设密度
高斯混合实现
分量删减
Dirichlet分布
极大后验
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Keywords
Probability hypothesis density （PHD）
Gaussian mixture implementation
component pruning
Dirichlet distribution
maximum a posterior （MAP）
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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