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高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化: 1; 作者李翠芸许琦 +1 位作者姬红兵谢金池《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2325-2334,共10页; 针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化.首先,基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型,接着,将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合,提出GP-PMBM算法.然后,针... 展开更多; 关键词目标跟踪泊松多伯努利混合滤波高斯过程变分贝叶斯优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向非线性MTT的多模型泊松多伯努利混合滤波算法: 2; 作者陈嵩杰李波张露《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期629-635,共7页; 在多目标跟踪(Multi-target Tracking,MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤... 展开更多; 关键词多目标跟踪多伯努利混合滤波均方根容积卡尔曼滤波高斯混合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法被引量：6: 3; 作者吴孙勇周于松 +2 位作者谢芸蔡如华樊向婷《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2356-2364,共9页; 针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩... 展开更多; 关键词泊松多伯努利混合滤波伽马高斯逆威夏特扩展目标跟踪强跟踪滤波交互式多模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PMBM滤波的机动非椭圆扩展目标跟踪算法被引量：5: 4; 作者李佳彤杨金龙《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1108-1119,共12页; 扩展目标的形状大多是不规则的,且观测角度不同会发生变化,此外,在复杂场景下,还会存在扩展目标和点目标同时存在,且存在机动的问题,针对该问题,本文提出一种混合形状多模型泊松多伯努利混合滤波算法(IMM-VNNET-PMBM)。首先,通过子随机... 展开更多; 关键词泊松多伯努利混合滤波伽马高斯逆威沙特分布非椭圆扩展目标跟踪交互式多模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法被引量：4: 5; 作者黄鹤郭璐 +3 位作者许哲王会峰孟芸代亮《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期492-498,共7页; 针对集群无人机导航定位信号通信过程中,易混入实际随机噪声,而传统GM-CBMeMBer滤波算法处理会导致滤波器发散的问题,提出了一种用于集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法。首先,构建对应的数学模型,通过观测模型和量测模型... 展开更多; 关键词高斯混合-多目标平衡多目标多伯努利滤波自适应滤波无人机集群导航多目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

适用于点群共存场景的TPMBM跟踪算法: 6; 作者张双武李翠芸 +1 位作者赵竞哲衡博文《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2201-2210,共10页; 针对传统群目标跟踪算法在点群共存场景下跟踪精度低的问题,提出了可以同时对点目标和群目标进行跟踪的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法。该算法对目标的状态空间进行扩展,在标准点目... 展开更多; 关键词目标跟踪点群共存轨迹泊松多伯努利混合滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊推理优化的抗遮挡PMBM跟踪算法被引量：1: 7; 作者李翠芸衡博文谢金池《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期54-64,共11页; 目标遮挡是多扩展目标跟踪中的常见问题,当目标之间的距离较近或传感器的扫描范围内存在未知障碍物时,就会出现目标被部分或全部遮挡的现象,从而导致对目标的漏估。针对现有的泊松多伯努利混合滤波算法在遮挡场景下不能稳定跟踪的问题,... 展开更多; 关键词泊松多伯努利混合滤波模糊推理遮挡场景目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化: 1; 作者李翠芸许琦姬红兵谢金池; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2325-2334,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61871301)资助。; 文摘针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化.首先,基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型,接着,将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合,提出GP-PMBM算法.然后,针对因使用非线性滤波技术而导致GP-PMBM滤波精度下降的问题,使用变分贝叶斯优化更新结果,实现了对目标状态的优化更新,提升了滤波器的估计精度.仿真结果表明,与已有的滤波算法相比,所提算法具有更高的跟踪精度,并且,在只有部分量测的场景中跟踪性能更稳定.; 关键词目标跟踪泊松多伯努利混合滤波高斯过程变分贝叶斯优化; Keywords target tracking Poisson multi-Bernoulli mixture filtering Gaussian process variable Bayesian optimization; 分类号 TN713 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向非线性MTT的多模型泊松多伯努利混合滤波算法: 2; 作者陈嵩杰李波张露; 机构辽宁工业大学电子与信息工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期629-635,共7页; 基金辽宁省自然科学基金面上项目(2020-MS-292)资助国家自然科学基金面上项目(51679116)资助.; 文摘在多目标跟踪(Multi-target Tracking,MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤波(Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filter,PMBM)算法.首先,推导出多模型泊松多伯努利混合滤波的高斯混合(GM Multi-model PMBM,GM-MM-PMBM)实现过程.然后,分别对GM-MM-PMBM的伯努利高斯分量进行预测与更新,实现了基于非线性系统的MTT.为提升系统稳定性,基于平方根协方差矩阵推导出GM-MM-PMBM均方根容积卡尔曼滤波算法的实现过程.最后,仿真实验综合验证了本文算法的跟踪性能.; 关键词多目标跟踪多伯努利混合滤波均方根容积卡尔曼滤波高斯混合; Keywords Multi-target tracking Multi-Bernoulli mixture filter Square-rooted cubature Kalman filter Gaussian mixture; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法被引量：6: 3; 作者吴孙勇周于松谢芸蔡如华樊向婷; 机构桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西精密导航技术与应用重点实验室; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2356-2364,共9页; 基金国家自然科学基金(62263007,62061010,62161007) 中央引导地方科技发展资金项目(2022ZYZX2001) +3 种基金桂林电子科技大学研究生教育创新计划。; 文摘针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。; 关键词泊松多伯努利混合滤波伽马高斯逆威夏特扩展目标跟踪强跟踪滤波交互式多模型; Keywords Poisson multi-Bernoulli mixture filtering Gamma Gaussian inverse Wishart extended target tracking strong tracking filter interactive multiple models; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PMBM滤波的机动非椭圆扩展目标跟踪算法被引量：5: 4; 作者李佳彤杨金龙; 机构江南大学人工智能与计算机学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1108-1119,共12页; 基金江苏省自然科学基金项目(BK20181340) 国家自然科学基金项目(61305017)。; 文摘扩展目标的形状大多是不规则的,且观测角度不同会发生变化,此外,在复杂场景下,还会存在扩展目标和点目标同时存在,且存在机动的问题,针对该问题,本文提出一种混合形状多模型泊松多伯努利混合滤波算法(IMM-VNNET-PMBM)。首先,通过子随机矩阵表示的形状多子目标非椭圆伽马高斯逆威沙特(GGIW),代替泊松多伯努利混合滤波框架下表示扩展目标的单GGIW密度,以提升形状估计精度;其次,目标运动状态发生变化时,扩展目标的形状信息通常也会发生变化,采用固定的形状子目标估计扩展目标形状将不准确,算法中通过基于密度的DBSCAN算法进行量测聚类,以多假设数据关联计算形状子目标分量的存在概率,自适应调整子目标数量,实现对扩展目标的时变形状估计;最后,算法通过融入交互多模型,实现了对复杂环境下的点目标和多机动扩展目标同时跟踪;实验结果表明,提出算法能够有效对机动且形状变化的多扩展目标跟踪,具有较好的跟踪性能。; 关键词泊松多伯努利混合滤波伽马高斯逆威沙特分布非椭圆扩展目标跟踪交互式多模型; Keywords Poisson multi-Bernoulli mixture filter gamma Gaussian inverse Wishart distribution non-elliptical extended target tracking interactive multiple model; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法被引量：4: 5; 作者黄鹤郭璐许哲王会峰孟芸代亮; 机构长安大学电子与控制工程学院西安爱生技术集团公司无人机系统国家工程研究中心西北工业大学中电科第; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期492-498,共7页; 基金国家重点研发计划项目（2018YFB1600600）国家自然科学基金（61701044） +5 种基金长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目（300102328204,300102329401,300102329502,300102329501）; 文摘针对集群无人机导航定位信号通信过程中,易混入实际随机噪声,而传统GM-CBMeMBer滤波算法处理会导致滤波器发散的问题,提出了一种用于集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法。首先,构建对应的数学模型,通过观测模型和量测模型对信号进行跟踪、滤波。在此基础上,利用随机有限集和衰减因子实现对噪声的动态处理和进一步预测,结合预测值进行迭代更新,直到滤波过程结束。同时,引入高斯项的剪枝合并来提高滤波精度。实验结果表明,改进算法与传统算法相比较,在集群无人机定位航迹上的杂波点有所减少,总体平均误差降低了26.6%。同时,方法简单易行,便于工程实现。; 关键词高斯混合-多目标平衡多目标多伯努利滤波自适应滤波无人机集群导航多目标跟踪; Keywords GM-CBMeMBer filtering adaptive filter unmanned aerial vehicle navigation multi-target tracking; 分类号 TN965.5 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名适用于点群共存场景的TPMBM跟踪算法: 6; 作者张双武李翠芸赵竞哲衡博文; 机构西安电子科技大学电子工程学院中国电子科技集团公司第二十七研究所; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2201-2210,共10页; 基金国家自然科学基金(61871301)资助课题。; 文摘针对传统群目标跟踪算法在点群共存场景下跟踪精度低的问题,提出了可以同时对点目标和群目标进行跟踪的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法。该算法对目标的状态空间进行扩展,在标准点目标和群目标模型的基础上引入关于目标类别的概率信息,通过TPMBM滤波器的预测和更新过程实现对目标类别的判断和对目标运动状态的估计。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法在点目标和群目标共存时漏检误差明显降低,具有更优的跟踪性能。; 关键词目标跟踪点群共存轨迹泊松多伯努利混合滤波; Keywords target tracking point-group coexistence trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture(TPMBM); 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊推理优化的抗遮挡PMBM跟踪算法被引量：1: 7; 作者李翠芸衡博文谢金池; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期54-64,共11页; 基金国家自然科学基金(61871301)。; 文摘目标遮挡是多扩展目标跟踪中的常见问题,当目标之间的距离较近或传感器的扫描范围内存在未知障碍物时,就会出现目标被部分或全部遮挡的现象,从而导致对目标的漏估。针对现有的泊松多伯努利混合滤波算法在遮挡场景下不能稳定跟踪的问题,提出了融入模糊推理的高斯过程-泊松多伯努利混合滤波算法。首先,在随机集目标跟踪框架下根据不同的遮挡场景给出了对应的扩展目标遮挡模型;在此基础上对高斯过程-泊松多伯努利混合滤波器的状态空间进行扩维,通过加入可变检测概率的方式将遮挡对目标状态的影响考虑到算法滤波步骤中;最后构建了可以估计目标遮挡概率的模糊推理系统,并将其与高斯过程-泊松多伯努利混合滤波算法结合,借助模糊系统的描述能力和泊松多伯努利混合滤波器良好的跟踪性能,实现遮挡场景下对目标的准确估计。仿真实验结果表明,所提算法在目标遮挡场景下的跟踪性能优于现有的泊松多伯努利混合滤波算法。; 关键词泊松多伯努利混合滤波模糊推理遮挡场景目标跟踪; Keywords poisson multi-Bernoulli mixture filtering fuzzy inference occlusion scenario target tracking; 分类号 TN951 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化	李翠芸许琦姬红兵谢金池	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	面向非线性MTT的多模型泊松多伯努利混合滤波算法	陈嵩杰李波张露	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法	吴孙勇周于松谢芸蔡如华樊向婷	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于PMBM滤波的机动非椭圆扩展目标跟踪算法	李佳彤杨金龙	《信号处理》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法	黄鹤郭璐许哲王会峰孟芸代亮	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	适用于点群共存场景的TPMBM跟踪算法	张双武李翠芸赵竞哲衡博文	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	模糊推理优化的抗遮挡PMBM跟踪算法	李翠芸衡博文谢金池	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料