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基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波的多目标检测前跟踪改进算法
被引量：
14
1
作者
占荣辉
刘盛启
+1 位作者
欧建平
张军
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2593-2599,共7页
实现目标数目未知且可变条件下的多目标检测与跟踪是个极具挑战性的问题,在信噪比较低的情况下更是如此。针对这一问题,该文提出一种基于点扩散模型的多目标检测前跟踪改进算法。该算法在序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波框架下实...
实现目标数目未知且可变条件下的多目标检测与跟踪是个极具挑战性的问题,在信噪比较低的情况下更是如此。针对这一问题,该文提出一种基于点扩散模型的多目标检测前跟踪改进算法。该算法在序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波框架下实现,通过自适应粒子产生机制完成新生目标在像平面中的初始定位,并根据目标在图像中可能出现的位置对全体粒子集进行有效子集分割和快速权值估算,最后利用动态聚类方法完成多目标状态的准确提取。仿真结果表明,该方法有效改善了多目标检测前跟踪的估计性能,并大大提高了算法执行效率。
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关键词
多目标检测前跟踪
概率假设密度滤波器
自适应粒子采样
动态聚类
序贯蒙特卡罗
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职称材料
基于PHD的多目标检测前跟踪改进方法
被引量：
5
2
作者
柳超
关键
+1 位作者
黄勇
王国庆
《雷达科学与技术》
北大核心
2016年第1期1-6,共6页
基于概率假设密度粒子滤波的多目标检测前跟踪方法(PF-PHD-TBD)存在目标数目估计不准确、状态估计精度不高等问题。借鉴Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)将目标的状态空间进行降维分解,分别采用线性与非线性滤波器进行跟踪的思想,在PF-P...
基于概率假设密度粒子滤波的多目标检测前跟踪方法(PF-PHD-TBD)存在目标数目估计不准确、状态估计精度不高等问题。借鉴Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)将目标的状态空间进行降维分解,分别采用线性与非线性滤波器进行跟踪的思想,在PF-PHD-TBD的预测与更新过程中采用RBPF方法,以最优卡尔曼滤波对目标速度分量进行处理,以粒子滤波对位置分量进行处理,显著降低了运算复杂度,相比仅使用粒子滤波时过分依赖目标位置信息的缺点,充分利用了位置与速度之间的关联特性,提高了目标数目估计的准确度和状态估计的精度。最后用仿真实验验证了所提方法的有效性。
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关键词
Rao-Blackwellised粒子滤波
概率假设密度滤波
多目标检测前跟踪
线性状态
非线性状态
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职称材料
题名
基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波的多目标检测前跟踪改进算法
被引量：
14
1
作者
占荣辉
刘盛启
欧建平
张军
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2593-2599,共7页
基金
国家自然科学基金(61002022)资助课题
文摘
实现目标数目未知且可变条件下的多目标检测与跟踪是个极具挑战性的问题,在信噪比较低的情况下更是如此。针对这一问题,该文提出一种基于点扩散模型的多目标检测前跟踪改进算法。该算法在序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波框架下实现,通过自适应粒子产生机制完成新生目标在像平面中的初始定位,并根据目标在图像中可能出现的位置对全体粒子集进行有效子集分割和快速权值估算,最后利用动态聚类方法完成多目标状态的准确提取。仿真结果表明,该方法有效改善了多目标检测前跟踪的估计性能,并大大提高了算法执行效率。
关键词
多目标检测前跟踪
概率假设密度滤波器
自适应粒子采样
动态聚类
序贯蒙特卡罗
Keywords
Multitarget Track-Before-Detect （TBD）
Probability Hypothesis Density （PHD） filter
Adaptive particle sampling
Dynamic clustering
Sequential Monte Carlo （SMC）
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
基于PHD的多目标检测前跟踪改进方法
被引量：
5
2
作者
柳超
关键
黄勇
王国庆
机构
海军航空工程学院电子信息工程系
中国人民解放军
海军航空工程学院信息融合技术研究所
出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2016年第1期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61201445
61179017)
"泰山学者"建设工程经费资助项目
文摘
基于概率假设密度粒子滤波的多目标检测前跟踪方法(PF-PHD-TBD)存在目标数目估计不准确、状态估计精度不高等问题。借鉴Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)将目标的状态空间进行降维分解,分别采用线性与非线性滤波器进行跟踪的思想,在PF-PHD-TBD的预测与更新过程中采用RBPF方法,以最优卡尔曼滤波对目标速度分量进行处理,以粒子滤波对位置分量进行处理,显著降低了运算复杂度,相比仅使用粒子滤波时过分依赖目标位置信息的缺点,充分利用了位置与速度之间的关联特性,提高了目标数目估计的准确度和状态估计的精度。最后用仿真实验验证了所提方法的有效性。
关键词
Rao-Blackwellised粒子滤波
概率假设密度滤波
多目标检测前跟踪
线性状态
非线性状态
Keywords
Rao-Blackwellised particle filter
probability hypothesis density filter
multitarget track-before-detect
linear states
nonlinear states
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
TN957 [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
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1
基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波的多目标检测前跟踪改进算法
占荣辉
刘盛启
欧建平
张军
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
14
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职称材料
2
基于PHD的多目标检测前跟踪改进方法
柳超
关键
黄勇
王国庆
《雷达科学与技术》
北大核心
2016
5
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