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题名基于随机集的传感器网络多目标航迹跟踪研究
被引量：1
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作者
周红波
万福
李炳伟
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机构
海军指挥学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第6期17-21,25,共6页
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基金
国家"八六三"计划基金资助项目(2007AA01Z309)
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文摘
针对利用有限集统计理论对声学WSN下的多目标跟踪时,无法实现前后两个时刻目标状态的关联问题,利用最近邻方法和粒子标签法对WSN多目标的航迹跟踪问题进行了研究。仿真结果表明,两种算法都能够有效实现对多个目标航迹的跟踪;另外,粒子标签方法进行多目标跟踪时能够同时实现对多目标状态的估计和对多目标航迹的跟踪。
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关键词
无限传感器网络
多目标航迹跟踪
有限集统计理论
粒子滤波
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Keywords
wireless sensor networks
multi-target trajectories tracking
finite sets statistic theory
particle filter
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多元假设检验GMPHD轨迹跟踪
被引量：6
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作者
黄志蓓
孙树岩
吴健康
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机构
中国科学院研究生院信息学院
中国科学院电子学研究所
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1289-1294,共6页
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基金
国家自然科学基金(60772154)资助项目
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文摘
由于在军事和民事领域逐步广泛的应用,数目不定的多目标跟踪技术正受到越来越多的关注。概率假设密度(PHD)滤波方法,特别是具有闭式递归的高斯混合概率假设密度(GMPHD)技术,在噪声和漏警等影响下仍能形成优越的群目标跟踪性能。然而PHD滤波器并不能实现多目标航迹跟踪,而其与传统数据互联的结合,复杂度高且跟踪效果不尽如人意。在该文中,各目标的航迹信息以假设形式表述,数据互联则是通过使用经典的多元假设检测方法判决假设矩阵实现。其与GMPHD的结合不仅实现了数据互联和轨迹管理,还因为积累时间信息大大降低了杂波干扰的影响。实验结果证明,该算法可以对多个目标所形成的轨迹实施正确跟踪,同时,计算量的大幅度降低带来了跟踪系统可实现性的提高。
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关键词
多目标航迹跟踪
贝叶斯滤波
概率假设密度
高斯混合模型
多元假设检验
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Keywords
Multi-target trajectory tracking
Bayesian filtering
Probability Hypothesis Density（PHD）
Gaussian mixture model
Multiple hypotheses detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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