基于椭圆方向和半轴长度的多伯努利扩展目标跟踪

1

作者 孙可 胡青霜 +1 位作者 郑翔飞 吴孙勇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3367-3376,共10页

针对杂波环境下扩展目标外形难以估计、新生目标先验信息未知等问题,在扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器的基础上,开展基于椭圆方向和半轴长度(OAL)的参数化多扩展目标跟踪研究。借助乘性噪声构造考虑目标空间信息的显... 针对杂波环境下扩展目标外形难以估计、新生目标先验信息未知等问题,在扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器的基础上,开展基于椭圆方向和半轴长度(OAL)的参数化多扩展目标跟踪研究。借助乘性噪声构造考虑目标空间信息的显式量测方程,并推导OAL-CBMeMBer滤波器高斯混合实现的封闭形式解;基于显式的量测方程,利用已知的量测数据自适应构造考虑了质心位置和外形状态的新生目标先验信息,并提出自适应新生OAL-CBMeMBer滤波器。仿真实验结果表明:所提OAL-CBMeMBer滤波器提高了目标数目和状态的估计精度,能够有效地对多扩展目标进行跟踪。 展开更多

关键词 多扩展目标 势平衡多目标多伯努利滤波器 椭圆方向 椭圆半轴长度 自适应新生

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基于标签多伯努利跟踪器的对手风险动态评估方法

2

作者 王明阳 刘旭旭 +2 位作者 李裕霖 李溯琪 王佰录 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期270-282,共13页

在诸多的军事和民用领域都存在对手目标蓄意入侵我方重要区域从事恶意伤害活动的场景。对手风险评估是基于我方传感器获取的量测数据,在线评估和预测对手行动对我方资产造成的潜在伤害和损失。为了评估随机且动态变化的对手风险,该文提... 在诸多的军事和民用领域都存在对手目标蓄意入侵我方重要区域从事恶意伤害活动的场景。对手风险评估是基于我方传感器获取的量测数据,在线评估和预测对手行动对我方资产造成的潜在伤害和损失。为了评估随机且动态变化的对手风险,该文提出一种基于标签多伯努利(LMB)跟踪器的统计对手风险动态评估方法。首先,在LMB跟踪器的框架下,基于加性模型和乘性模型,分别推导了统计对手风险最小均方误差估计的表达式。其次,针对所涉及的非线性函数积分问题,结合混合高斯近似和抽样近似方法,提出统计对手风险最小均方误差估计的数值计算方法;最后,将统计对手风险估计方法与LMB跟踪器的迭代过程有机结合,可实现入侵的多目标对我方重要资产期望损失的动态在线评估。模拟多个具有杀伤能力的目标攻击我方雷达阵地的场景,利用雷达获取的实时点迹量测数据,验证了提出算法的有效性和性能优势。 展开更多

关键词 对手风险评估 多目标跟踪 标签多伯努利跟踪器 随机集理论 威胁等级评估 态势重建

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多伯努利滤波的快速红外弱小目标检测与跟踪 被引量：9

3

作者 李翠芸 李宁 姬红兵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期69-74,190,共7页

针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次... 针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次,采用平方根容积卡尔曼滤波实现多伯努利检测前跟踪,在保证实时跟踪的同时,解决了滤波的高度非线性,避免了协方差矩阵负定造成的数值不稳定.实测红外背景图像实验表明,改进的Robinson Guard算法能够有效抑制背景杂波、保留弱目标信息,平方根容积卡尔曼多伯努利检测前跟踪能更准、更稳定地估计目标数目和状态,实现目标的实时检测与跟踪. 展开更多

关键词 红外图像序列 背景杂波抑制 ROBINSON Guard滤波 平方根容积卡尔曼 多伯努利滤波 检测前跟踪

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标签多伯努利机动目标跟踪与分类算法 被引量：4

4

作者 彭华甫 黄高明 +2 位作者 田威 邱昊 满欣 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期157-162,178,共7页

针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了... 针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了错误机动模型对目标状态预测的影响;同时,建立目标位置与属性的联合量测似然函数,增大了目标与杂波的区分度,从而增强杂波抑制能力;最后,基于多模型标签多伯努利滤波器框架推导了新的预测、更新方程。仿真实验结果表明:所提算法在高杂波环境下仍能对多机动目标进行有效跟踪,其目标数估计误差及最优子模式分配距离分别约为多模型概率假设密度联合检测、跟踪、分类滤波器的1/2和1/4,为多模型势平衡多伯努利联合检测、跟踪、分类滤波器的3/4和1/2。 展开更多

关键词 多目标跟踪 机动目标 分类 标签多伯努利 目标类别

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基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪 被引量：3

5

作者 李淼 龙云利 +2 位作者 李骏 安玮 周一宇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期625-633,共9页

标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目... 标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪,将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合,提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外,给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明,所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪,且能够在线更新多模型概率,更好的适应多机动目标场景. 展开更多

关键词 标签多伯努利滤波器 红外搜索与跟踪 机动目标 检测前跟踪 交互式多模型

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基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法 被引量：6

6

作者 李文娟 顾红 苏卫民 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3114-3121,共8页

高分辨率雷达系统中,扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS)类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布,然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题,该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该... 高分辨率雷达系统中,扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS)类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布,然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题,该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该算法首先假设扩展目标的量测数目服从多伯努利分布,然后通过有限集统计(FISST)理论的多目标微积分推导得到校正等式,最后给出了高斯混合(GM)框架的仿真结果。仿真结果表明该算法能够获得比泊松ET-PHD算法更好的跟踪性能。 展开更多

关键词 扩展目标跟踪 概率假设密度 多伯努利

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基于箱粒子滤波的鲁棒标签多伯努利跟踪算法 被引量：4

7

作者 魏帅 冯新喜 +1 位作者 王泉 鹿传国 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2062-2068,共7页

针对在未知杂波和检测概率的跟踪环境中标准的标签多伯努利(LMB)算法跟踪精度较低、粒子覆盖集过大致使复杂度较高的问题,引入区间分析技术,提出基于箱粒子滤波的鲁棒LMB跟踪算法。建立目标增广空间模型,基于箱粒子滤波方法,推导出有杂... 针对在未知杂波和检测概率的跟踪环境中标准的标签多伯努利(LMB)算法跟踪精度较低、粒子覆盖集过大致使复杂度较高的问题,引入区间分析技术,提出基于箱粒子滤波的鲁棒LMB跟踪算法。建立目标增广空间模型,基于箱粒子滤波方法,推导出有杂波状态标签和LMB元素标签的预测、更新方程,并用多目标箱粒子LMB滤波递推估计目标状态。仿真结果表明,当杂波和检测概率先验未知,与现有非标签、非鲁棒算法相比,所提算法可实现在低检测概率和高杂波强度环境下对目标的稳定跟踪,同时大幅度提高算法的运行效率。 展开更多

关键词 控制科学与技术 多目标跟踪 区间分析 标签多伯努利 箱粒子 鲁棒滤波器

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弱目标箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法 被引量：6

8

作者 蔡如华 杨标 +2 位作者 吴孙勇 李瞳 孙希延 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期234-244,253,共12页

针对红外弱目标跟踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪(Box Particle Labeled Multi-Bernoulli Detection And Tracking,BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依... 针对红外弱目标跟踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪(Box Particle Labeled Multi-Bernoulli Detection And Tracking,BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依强度大小进行排序,选出强度较大的区域作为当前时刻的区间量测;最后利用箱粒子标签多伯努利滤波(Box-Labeled Multi-Bernoulli Filter,Box-LMB)器对目标进行跟踪.仿真结果表明,所提箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法能够对多目标的航迹和状态进行稳定有效的跟踪,且在相同条件下,相较于区间量测下的LMB粒子滤波,达到相同的跟踪性能时BOX-LMB滤波运算效率提升了22. 59%. 展开更多

关键词 多目标跟踪 红外图像量测 箱粒子滤波 标签多伯努利滤波 均值滤波

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一种改进的多伯努利多目标跟踪算法 被引量：5

9

作者 王海环 王俊 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期176-182,共7页

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔... 针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔曼滤波构建重要性密度函数,再对其进行采样获得预测粒子状态,从而提高粒子的准确性,减轻粒子退化.与基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波相比,该算法更稳定,且算法性能不受目标状态维数的限制.仿真实验表明,所提算法与粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法和基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法相比,其跟踪精度更高. 展开更多

关键词 多目标跟踪 势均衡多伯努利滤波 粒子滤波 重要性密度函数 均方根容积卡尔曼滤波

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图像目标检测前跟踪的广义多伯努利滤波算法 被引量：2

10

作者 石志广 周剑雄 张焱 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期371-377,384,共8页

针对目标影响区域重叠时的图像目标检测前跟踪问题,推导了基于多伯努利滤波器的多目标联合检测与跟踪算法.在分析多个目标叠加条件下观测似然函数的基础上,利用预测得到的目标状态对观测似然函数进行估计,从而消除目标叠加对观测更新带... 针对目标影响区域重叠时的图像目标检测前跟踪问题,推导了基于多伯努利滤波器的多目标联合检测与跟踪算法.在分析多个目标叠加条件下观测似然函数的基础上,利用预测得到的目标状态对观测似然函数进行估计,从而消除目标叠加对观测更新带来的影响.该方法在目标预测与跟踪阶段皆保持了目标状态的多伯努利分布特性,是较为严格意义上的多伯努利多目标滤波器,可应用于一般图像观测条件下(目标重叠或非重叠)的目标检测前跟踪.给出了该算法的实现步骤,并通过加标签的方法,更准确地实现目标轨迹提取和虚假目标剔除,最后通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 多伯努利滤波器 检测前跟踪 重叠目标

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学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器 被引量：2

11

作者 陈树新 洪磊 +2 位作者 吴昊 刘卓崴 岳龙华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2457-2463,共7页

在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近... 在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近似为学生t分布,并用学生t混合模型来近似多目标的先验强度。从理论上推导出学生t混合形式的预测强度和后验强度,建立了势均衡多目标多伯努利滤波器的闭式递推框架。仿真结果表明,在重尾的过程噪声和量测噪声存在的环境中,该滤波器能有效抑制其干扰,相比于传统方法,具有更高的跟踪精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 重尾噪声 势均衡多目标多伯努利 学生t分布 闭式递推框架

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自适应目标新生δ广义标签多伯努利滤波算法 被引量：6

12

作者 李翠芸 陈东伟 石仁政 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期12-16,共5页

针对传统广义标签多伯努利滤波算法因需已知新生目标状态分布信息而导致在实际场景中估计精度下降的问题,提出一种新的自适应目标新生δ广义标签多伯努利算法。该算法以广义标签多伯努利滤波器为基础,利用上一时刻接收到的量测信息反推... 针对传统广义标签多伯努利滤波算法因需已知新生目标状态分布信息而导致在实际场景中估计精度下降的问题,提出一种新的自适应目标新生δ广义标签多伯努利算法。该算法以广义标签多伯努利滤波器为基础,利用上一时刻接收到的量测信息反推当前时刻新生目标的存活概率和状态信息,并给出其标签伯努利随机集的参数表示。仿真结果表明,所提算法对于未知新生目标先验信息的复杂运动场景具有较强的多目标跟踪鲁棒性,且跟踪精度以及时间耗费均优于传统广义标签多伯努利滤波器。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 δ广义标签多伯努利 自适应目标新生

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典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注 被引量：1

13

作者 周晓 潘洁珠 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期841-846,共6页

文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征... 文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。 展开更多

关键词 自动图像标注 尺度不变特征变换 层次化k-means 视觉词袋 典型相关分析 多伯努利相关模型

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高斯混合标签多伯努利滤波器的传感器控制策略 被引量：1

14

作者 陈辉 刘雅婷 王莉 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第2期73-80,共8页

针对多目标跟踪优化中的传感器控制问题,提出一种基于高斯混合标签多伯努利滤波器的快速传感器控制策略,并将其用于基于目标威胁度评估的风险评估中.首先,给出高斯混合标签多伯努利滤波器的实现形式,并对两个高斯混合之间的柯西施瓦兹... 针对多目标跟踪优化中的传感器控制问题,提出一种基于高斯混合标签多伯努利滤波器的快速传感器控制策略,并将其用于基于目标威胁度评估的风险评估中.首先,给出高斯混合标签多伯努利滤波器的实现形式,并对两个高斯混合之间的柯西施瓦兹散度求解.其次,利用多伯努利部分替代传感器控制中标签多伯努利伪更新步骤,即在多伯努利更新过程中采用了去标签化处理,显著降低了传感器控制算法的复杂度.此外,在采用一般传感器控制方法的基础上,提出了以最大威胁度目标信息增益最大化为准则进行最终控制方案求解.仿真实验验证了所提算法的有效性和快速性. 展开更多

关键词 多目标跟踪 传感器控制 标签多伯努利滤波器 目标威胁度

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一种幅度信息辅助多伯努利滤波算法 被引量：9

15

作者 袁常顺 王俊 +2 位作者 孙进平 孙忠胜 毕严先 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期464-471,共8页

在许多多目标跟踪场景中,目标返回的幅度通常强于虚警杂波返回的幅度。通过建立更加准确的包含幅度信息的目标和虚警杂波似然函数,可提高多目标估计精度。该文提出一种基于随机有限集的幅度信息辅助多伯努利滤波(Amplitude Information ... 在许多多目标跟踪场景中,目标返回的幅度通常强于虚警杂波返回的幅度。通过建立更加准确的包含幅度信息的目标和虚警杂波似然函数,可提高多目标估计精度。该文提出一种基于随机有限集的幅度信息辅助多伯努利滤波(Amplitude Information Assistant Multi-Bernoulli Filter,AIA-MBer F)算法。该算法通过建立幅度似然函数将幅度信息引入到多伯努利滤波的更新过程中,并给出针对线性和非线性模型的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)和序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现方法。仿真结果表明,该滤波算法相比于传统多伯努利滤波(Multi-Bernoulli Filter,MBer F)无论GM还是SMC实现都可获得更加准确稳定的目标数和对应的目标状态估计。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 幅度信息 多伯努利滤波

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箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法 被引量：9

16

作者 苗雨 宋骊平 姬红兵 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期107-112,共6页

针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法。该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标... 针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法。该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标用互不相同的标签进行区分;然后利用箱粒子滤波算法近似单目标状态的概率密度,即用一组带权值的均匀分布拟合单目标状态概率密度;最后通过广义标签多伯努利滤波对多目标状态的概率密度进行预测与更新,从多目标状态后验概率密度中估计单目标的位置与速度,根据目标的标签可以实现航迹跟踪。BoxGLMB算法结合了箱粒子滤波与GLMB算法的优势,能够跟踪目标航迹,同时提高计算效率。仿真结果表明,Box-GLMB算法可以有效估计目标状态以及跟踪目标航迹,相比于SMC-GLMB算法,计算效率提升了62%。 展开更多

关键词 目标跟踪 随机有限集 广义标签多伯努利滤波 箱粒子滤波

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δ-广义标记多伯努利滤波器的非线性应用扩展 被引量：3

17

作者 侯利明 连峰 王伟 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期109-116,共8页

针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取... 针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取一组带权重的积分点,利用这些积分点求取多目标密度函数的均值和协方差矩阵。将该算法与已有的扩展卡尔曼高斯混合(EK-GM)实现、无味卡尔曼高斯混合(UK-GM)实现和SMC实现在不同的杂波强度和检测概率条件下就多目标跟踪精度和时间消耗等方面做了较为详细的对比,结果表明,与SMC实现方法相比,QK-GM-δ-GLMB算法能以完全可接受的时间开销为代价,将多目标跟踪精度提高10%以上。该算法为δ-GLMB滤波器在非线性场景中的应用提供了一种新的实现方法。 展开更多

关键词 δ-广义标记多伯努利 积分卡尔曼 高斯混合 多目标跟踪

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Geodesic流多伯努利检测前跟踪方法 被引量：4

18

作者 柳超 孙进平 +1 位作者 袁常顺 王子微 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1375-1379,共5页

由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信... 由于粒子退化,基于粒子滤波的多伯努利检测前跟踪滤波器对多目标后验密度的估计不准确,导致量测非相参积累的效果不理想.为此,将Geodesic粒子流引入多伯努利检测前跟踪算法,以提升后验密度估计的准确度.此外,合并航迹时利用目标的航向信息,从而降低航迹交叉时不同目标的航迹被错误合并的概率.通过Rayleigh杂波中Swerling 1型起伏目标的检测及跟踪结果证明了所提算法的性能. 展开更多

关键词 检测前跟踪 多伯努利滤波器 粒子流 航迹合并

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闪烁噪声统计特性未知情况下的鲁棒广义标签多伯努利滤波器 被引量：2

19

作者 侯利明 连峰 +1 位作者 谭顺成 徐从安 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1346-1353,共8页

为了解决闪烁噪声统计特性未知情况下的多目标跟踪问题,提出一种鲁棒广义标签多伯努利(Generalized Labeled Multi⁃Bernoulli,GLMB)滤波器.该滤波器采用均值未知且时变的多维Student’s t分布对统计特性未知的闪烁噪声进行建模.它放宽... 为了解决闪烁噪声统计特性未知情况下的多目标跟踪问题,提出一种鲁棒广义标签多伯努利(Generalized Labeled Multi⁃Bernoulli,GLMB)滤波器.该滤波器采用均值未知且时变的多维Student’s t分布对统计特性未知的闪烁噪声进行建模.它放宽了闪烁噪声均值为零的限制性假设,可以自适应地处理闪烁噪声均值未知且时变条件下的多目标跟踪问题.本文在GLMB滤波框架下,利用变分贝叶斯方法对增广状态中的参数进行变分迭代,并通过最小化Kullback⁃Leibler散度得到边缘似然函数的近似解.仿真结果表明,在闪烁噪声统计特性未知的情况下,所提滤波器能有效地对多目标进行跟踪. 展开更多

关键词 随机有限集 多目标跟踪 闪烁噪声 统计特性未知 变分贝叶斯推断 广义标签多伯努利滤波器

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有色量测噪声下泊松多伯努利混合滤波器 被引量：1

20

作者 李文娟 《现代信息科技》 2021年第10期40-42,共3页

为了解决有色量测噪声下的多目标跟踪问题,文章提出一种带有色量测噪声的泊松多伯努利混合滤波器。通过采用量测差分和状态增广方法,所提滤波器将带有色量测噪声的状态估计问题转化成带白量测噪声的状态估计问题。首先给出所提滤波器更... 为了解决有色量测噪声下的多目标跟踪问题,文章提出一种带有色量测噪声的泊松多伯努利混合滤波器。通过采用量测差分和状态增广方法,所提滤波器将带有色量测噪声的状态估计问题转化成带白量测噪声的状态估计问题。首先给出所提滤波器更新等式的推导过程,然后给出伪量测产生方法,最后用仿真结果表明所提滤波器的优越性。 展开更多

关键词 多目标跟踪 泊松多伯努利混合滤波器 有色量测噪声

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