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多目标滤波中的多传感器概率假设密度算法
被引量：
7
1
作者
杨可
傅忠谦
+1 位作者
王剑亭
林日钊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期1368-1373,共6页
多传感器情况下的多目标概率假设密度(PHD)滤波是建立在假设模型上实现的。该文用随机有限集(RFS)方法描述多目标状态空间和传感器量测空间,分析了多传感器通用假设模型下的探测概率、似然函数和杂波分布,在此基础上利用概率产生泛函(PG...
多传感器情况下的多目标概率假设密度(PHD)滤波是建立在假设模型上实现的。该文用随机有限集(RFS)方法描述多目标状态空间和传感器量测空间,分析了多传感器通用假设模型下的探测概率、似然函数和杂波分布,在此基础上利用概率产生泛函(PGFL)推导出了多传感器PHD滤波递归式,进而提出粒子标记法多传感器贯序蒙特卡洛PHD(SMC-PHD)滤波等价实现算法,降低了多传感器PHD滤波的计算复杂度。最后给出了算法的具体实现,得到了良好的多目标数目和可跟踪多目标状态的估计。
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关键词
多传感器滤波
概率假设密度
概率产生泛函
假设模型
粒子标记法
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职称材料
一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
张锐
胡国平
《现代防御技术》
北大核心
2010年第6期123-127,共5页
基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪...
基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。
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关键词
信息融合
目标跟踪
交互式多模型/
多传感器
概率数据互联
滤波
(IMM/MSPDAF)
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职称材料
基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器
被引量：
2
3
作者
陆小科
张志国
+1 位作者
孙进平
孙伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1748-1755,共8页
针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化...
针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化了目标量测集的权重,并给出了杂波场景下的单目标多传感器似然函数。然后,通过两步贪婪划分机制,得到了改进的多传感器量测划分假设。通过仿真将所提方法与传统MS-MeMBer滤波器进行了比较,实验结果表明:在高杂波密度场景下,改进MS-MeMBer滤波器具有更优的多目标跟踪性能。
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关键词
多目标跟踪
多传感器
多目标多伯努利(MS-MeMBer)
滤波
器
杂波量测集
量测划分假设
高杂波密度
在线阅读
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职称材料
题名
多目标滤波中的多传感器概率假设密度算法
被引量：
7
1
作者
杨可
傅忠谦
王剑亭
林日钊
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
中国科学院上海技术物理研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第6期1368-1373,共6页
基金
中国科学院知识创新工程三期项目(KGCX3-SYW-407-03)资助课题
文摘
多传感器情况下的多目标概率假设密度(PHD)滤波是建立在假设模型上实现的。该文用随机有限集(RFS)方法描述多目标状态空间和传感器量测空间,分析了多传感器通用假设模型下的探测概率、似然函数和杂波分布,在此基础上利用概率产生泛函(PGFL)推导出了多传感器PHD滤波递归式,进而提出粒子标记法多传感器贯序蒙特卡洛PHD(SMC-PHD)滤波等价实现算法,降低了多传感器PHD滤波的计算复杂度。最后给出了算法的具体实现,得到了良好的多目标数目和可跟踪多目标状态的估计。
关键词
多传感器滤波
概率假设密度
概率产生泛函
假设模型
粒子标记法
Keywords
Multi-sensor filtering
Probability Hypothesis Density（PHD）
Probability Generating Functional（PGFL）
Universal assumption model
Labeling particle
分类号
TP391 [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
一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
张锐
胡国平
机构
空军工程大学导弹学院
出处
《现代防御技术》
北大核心
2010年第6期123-127,共5页
文摘
基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。
关键词
信息融合
目标跟踪
交互式多模型/
多传感器
概率数据互联
滤波
(IMM/MSPDAF)
Keywords
data fusion
target tracking
interactive multiple model/multi-sensor probabilistic data association filter（IMM/MSPDAF）
分类号
TN959.6 [电子电信—信号与信息处理]
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器
被引量：
2
3
作者
陆小科
张志国
孙进平
孙伟
机构
南京电子技术研究所
北京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1748-1755,共8页
基金
国家自然科学基金(61471019)。
文摘
针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化了目标量测集的权重,并给出了杂波场景下的单目标多传感器似然函数。然后,通过两步贪婪划分机制,得到了改进的多传感器量测划分假设。通过仿真将所提方法与传统MS-MeMBer滤波器进行了比较,实验结果表明:在高杂波密度场景下,改进MS-MeMBer滤波器具有更优的多目标跟踪性能。
关键词
多目标跟踪
多传感器
多目标多伯努利(MS-MeMBer)
滤波
器
杂波量测集
量测划分假设
高杂波密度
Keywords
multi-target tracking
Multi-Sensor Multi-Target Multi-Bernoulli(MS-MeMBer)filter
clutter measurement set
measurement partitioning hypothesis
high clutter density
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多目标滤波中的多传感器概率假设密度算法
杨可
傅忠谦
王剑亭
林日钊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法
张锐
胡国平
《现代防御技术》
北大核心
2010
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器
陆小科
张志国
孙进平
孙伟
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
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