期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于RBPF和数据关联的多目标跟踪
被引量：
4
1
作者
杨毅
吴炜
+2 位作者
杨晓敏
陈默
王正勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期186-188,共3页
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目...
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现,后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明,采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。
展开更多
关键词
卡尔曼滤波
序列重要性重采样
Rao—Blackwellized粒子滤波
多假设跟踪
最优
重要性
分布
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究
被引量：
1
2
作者
袁志勇
顾晓东
《舰船科学技术》
2010年第7期68-72,93,共6页
在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwelli...
在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。
展开更多
关键词
纯方位
UKF
PF
序列重要性重采样
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于RBPF和数据关联的多目标跟踪
被引量：
4
1
作者
杨毅
吴炜
杨晓敏
陈默
王正勇
机构
四川大学电子信息学院图像信息研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期186-188,共3页
文摘
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现,后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明,采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。
关键词
卡尔曼滤波
序列重要性重采样
Rao—Blackwellized粒子滤波
多假设跟踪
最优
重要性
分布
Keywords
Kalman filter
sequential importance resampling
Rao-Blackwellized Particle Filter（RBPF）
Multiple Hypothesis Tracking（MHT）
optimal importance distribution
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UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究
被引量：
1
2
作者
袁志勇
顾晓东
机构
海军工程大学兵器工程系
海军装备研究院系统所
出处
《舰船科学技术》
2010年第7期68-72,93,共6页
文摘
在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。
关键词
纯方位
UKF
PF
序列重要性重采样
Keywords
bearings-only
UKF
PF
sequential importance resampling
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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
基于RBPF和数据关联的多目标跟踪
杨毅
吴炜
杨晓敏
陈默
王正勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究
袁志勇
顾晓东
《舰船科学技术》
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
