根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的...根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的一阶统计矩,还可以传递多目标个数(即势)的概率分布。蒙特卡罗仿真实验表明,相比Mahler提出的不可分辨目标PHD滤波器,所提出的不可分辨目标CPHD滤波器具有更加精确和稳定的多目标个数和状态估计,但它的计算量要大于不可分辨目标PHD滤波器。展开更多
基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)检测前跟踪(Track before detect,TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法,从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发,结合检测前...基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)检测前跟踪(Track before detect,TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法,从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发,结合检测前跟踪的实际,合理地推导出CPHD-TBD算法的粒子权重更新表达式;分析了CPHD滤波目标势分布的物理意义,实现了目标势分布更新计算在检测前跟踪的应用.将CPHD滤波和TBD进行有效结合,提出了基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪算法,并给出其详细实现步骤.仿真实验证明提出的CPHD-TBD算法与现有概率假设密度检测前跟踪(PHD-TBD)算法相比,能更详细地传递目标分布信息,从本质上改变了PHD-TBD对目标数估计的方式,能更准确稳定估计目标数,实现了对目标的发现和状态准确估计,性能明显更优.展开更多
针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS...针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS)理论,本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分,因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,与MM-PHD滤波器相比,MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态,但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后,并且需要耗费更大的计算代价.展开更多
文摘根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的一阶统计矩,还可以传递多目标个数(即势)的概率分布。蒙特卡罗仿真实验表明,相比Mahler提出的不可分辨目标PHD滤波器,所提出的不可分辨目标CPHD滤波器具有更加精确和稳定的多目标个数和状态估计,但它的计算量要大于不可分辨目标PHD滤波器。
文摘基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)检测前跟踪(Track before detect,TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法,从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发,结合检测前跟踪的实际,合理地推导出CPHD-TBD算法的粒子权重更新表达式;分析了CPHD滤波目标势分布的物理意义,实现了目标势分布更新计算在检测前跟踪的应用.将CPHD滤波和TBD进行有效结合,提出了基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪算法,并给出其详细实现步骤.仿真实验证明提出的CPHD-TBD算法与现有概率假设密度检测前跟踪(PHD-TBD)算法相比,能更详细地传递目标分布信息,从本质上改变了PHD-TBD对目标数估计的方式,能更准确稳定估计目标数,实现了对目标的发现和状态准确估计,性能明显更优.
文摘针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS)理论,本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分,因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,与MM-PHD滤波器相比,MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态,但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后,并且需要耗费更大的计算代价.
