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基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法
被引量:
7
1
作者
蒋蔚
伊国兴
曾庆双
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1334-1338,共5页
采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果...
采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
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关键词
目标跟踪
支持向量机
实时粒子滤波
数据融合
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职称材料
题名
基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法
被引量:
7
1
作者
蒋蔚
伊国兴
曾庆双
机构
哈尔滨工业大学航天学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1334-1338,共5页
基金
"十一五"国防预研项目资助课题
文摘
采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
关键词
目标跟踪
支持向量机
实时粒子滤波
数据融合
Keywords
target tracking
support vector machines
real-time particle filter
data fusion
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法
蒋蔚
伊国兴
曾庆双
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010
7
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参考文献
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