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题名结合匈牙利指派和改进粒子滤波的多目标跟踪算法
被引量：11
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作者
李华楠
曹林
王东峰
付冲
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机构
北京信息科技大学通信工程系
北京川速微波科技有限公司
东北大学计算机科学与工程学院
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出处
《电讯技术》
北大核心
2019年第5期587-593,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61671069)
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文摘
使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95 %;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。
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关键词
汽车雷达
多目标跟踪
航迹关联
密度聚类
匈牙利指派
粒子滤波
卡尔曼重要性采样
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Keywords
automotive radar
multi-target tracking
track association
density clustering
Hungary assignment
particle filter
Kalman importance sampling
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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