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一种改进的GMPHD高机动多目标跟踪算法
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作者 郝维冰 李明 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第5期478-486,共9页
由于高机动多目标跟踪场景中目标个数未知、运动形态复杂,采用传统的GMPHD滤波算法容易出现跟踪误差大、目标数目估计不准确、目标航迹难以区分等问题。针对以上问题,在GMPHD滤波算法的基础上,提出了一种自适应CS模型的标签化GMPHD滤波... 由于高机动多目标跟踪场景中目标个数未知、运动形态复杂,采用传统的GMPHD滤波算法容易出现跟踪误差大、目标数目估计不准确、目标航迹难以区分等问题。针对以上问题,在GMPHD滤波算法的基础上,提出了一种自适应CS模型的标签化GMPHD滤波算法,借助标签化手段显式区分目标航迹,并对漏检目标航迹外推,同时将适用于单目标的自适应CS模型拓展到机动多目标场景,将目标机动性变化实时反馈到目标状态估计上。通过与扩展GMPHD、平方根容积GMPHD和自适应CS-GMPHD算法的仿真对比实验,验证了所提算法在高机动多目标场景下计算耗时低且跟踪精度高的性能优势。 展开更多
关键词 改进GMPHD滤波器 机动多目标跟踪 标签化 自适应CS模型
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基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法 被引量:6
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作者 胡振涛 潘泉 +2 位作者 杨峰 刘先省 赵慧波 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期136-141,共6页
针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过... 针对密集杂波环境下机动多目标跟踪中系统强非线性以及运动模式切换对于滤波精度的不利影响,提出了一种基于多模型粒子滤波的机动多目标跟踪算法。新算法实现了多模型粒子滤波和广义概率数据关联算法的有机结合。通过在粒子状态采样过程中引入模型信息改善了交互式多模型和粒子滤波结合中导致的计算量膨胀问题,并利用广义概率数据关联算法实现回波的有效确认和回波信息的充分利用。给出了应用该方法的具体步骤,最后,理论分析和仿真实验证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 机动多目标跟踪 多模型粒子滤波 交互式多模型 广义概率数据关联
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多普勒雷达下的机动多目标跟踪算法 被引量:1
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作者 国强 卢宇翀 +1 位作者 戚连刚 KALIUZHNY Mykola 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期174-184,共11页
针对多普勒雷达在跟踪机动多目标过程中由于多普勒盲区(DBZ)造成量测丢失、对跟踪器性能产生严重影响这一问题,提出将最小可检测速度(MDV)带入到交互多模型广义标签多伯努利(IMM-GLMB)滤波器中,利用MDV信息抑制DBZ对跟踪器的影响。首先... 针对多普勒雷达在跟踪机动多目标过程中由于多普勒盲区(DBZ)造成量测丢失、对跟踪器性能产生严重影响这一问题,提出将最小可检测速度(MDV)带入到交互多模型广义标签多伯努利(IMM-GLMB)滤波器中,利用MDV信息抑制DBZ对跟踪器的影响。首先,通过采用基于马尔科夫分支合并策略的交互多模型(IMM)算法,解决单一运动模型的情况下无法跟踪机动目标的问题;其次,将并入MDV信息的检测概率模型带入IMM-GLMB滤波器的更新方程中,并给出了详细实现过程,利用MDV和多普勒信息来改善跟踪器性能;最后,面对目前算法需要固定航迹起始位置才可以进行跟踪的问题,提出了一种适用于广义标签多伯努利(GLMB)滤波器的自适应航迹起始算法。仿真结果表明,所提出的滤波算法在不同宽度的DBZ下都具有更好的性能表现,尤其在DBZ较小时,对滤波器的性能基本没有影响,并且所提算法在单步运行时间上有34%的提升。 展开更多
关键词 机动多目标跟踪 多普勒盲区 航迹起始 广义标签多伯努利
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机动多目标跟踪并行算法研究
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作者 程咏梅 潘泉 张洪才 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期534-538,共5页
分析了直角坐标系下交互式多模型概率数据关联(IMMPDA)算法的并行机理。将实现该算法的任务分配到高速并行仿真计算机上,得到了并行IMMPDA算法。研制完成了机动多目标跟踪并行仿真软件包,对并行算法性能进行了测试。仿... 分析了直角坐标系下交互式多模型概率数据关联(IMMPDA)算法的并行机理。将实现该算法的任务分配到高速并行仿真计算机上,得到了并行IMMPDA算法。研制完成了机动多目标跟踪并行仿真软件包,对并行算法性能进行了测试。仿真结果表明跟踪精度和并行效率良好。 展开更多
关键词 IMMPDA算法 目标跟踪 并行算法 机动多目标跟踪
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基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究 被引量:4
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作者 王建华 张琳 《现代防御技术》 北大核心 2006年第2期16-19,共4页
针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、... 针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 BP神经网络 遗传算法 机动多目标跟踪
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基于改进BP算法的多目标跟踪研究 被引量:2
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作者 吴春平 张冰 《船舶》 北大核心 2004年第5期53-56,共4页
本文讨论了机动多目标跟踪的改进BP神经网络方法,它不同于传统的机动多目标跟踪方法,无需对 机动目标运动方程的结构有明确的了解。仿真结果表明,此方法不仅可以解决传统方法带来的计算量组合爆炸问 题,而且对于机动目标的状态估计有较... 本文讨论了机动多目标跟踪的改进BP神经网络方法,它不同于传统的机动多目标跟踪方法,无需对 机动目标运动方程的结构有明确的了解。仿真结果表明,此方法不仅可以解决传统方法带来的计算量组合爆炸问 题,而且对于机动目标的状态估计有较高的精度和可信度。 展开更多
关键词 改进BP算法 机动多目标跟踪 仿真结果 BP神经网络 可信度 机动目标 状态估计 组合爆炸 运动方程 计算量
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Target Tracking Using the Interactive Multiple Model Method 被引量:6
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作者 张劲松 杨位钦 胡士强 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1998年第3期299-304,共6页
Aim To develop a practical target tracking algorithm for different motion modes. Methods After creation of the new model, it was implemented by computer simulation to prove its performance and compared with the of... Aim To develop a practical target tracking algorithm for different motion modes. Methods After creation of the new model, it was implemented by computer simulation to prove its performance and compared with the often-used current statistical model. Results The simulation results show that the new IMM (interactive multiple model) have low tracking error in both maneuVering segment and non^Inaneuwi segment while the current statistical model bas muCh higher tracking error in non-maneuvering segment. Conclusion In the point of trackintaccuracy, the new IMM method is much better than the current acceleration method. It can develop into a practical target hacking method. 展开更多
关键词 interactive multiple model TRACKING maneuvering target Kalman filter
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An Algorithm of the Adaptive Grid and Fuzzy Interacting Multiple Model 被引量:3
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作者 Yuan Zhang Chen Guo +2 位作者 Hai Hu Shubo Liu Junbo Chu 《Journal of Marine Science and Application》 2014年第3期340-345,共6页
This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model (AGFIMM) for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model (FSMM) algo... This paper studies the algorithm of the adaptive grid and fuzzy interacting multiple model (AGFIMM) for maneuvering target tracking, while focusing on the problems of the fixed structure multiple model (FSMM) algorithm's cost-efficiency ratio being not high and the Markov transition probability of the interacting multiple model (IMM) algorithm being difficult to determine exactly. This algorithm realizes the adaptive model set by adaptive grid adjustment, and obtains each model matching degree in the model set by fuzzy logic inference. The simulation results show that the AGFIMM algorithm can effectively improve the accuracy and cost-efficiency ratio of the multiple model algorithm, and as a result is suitable for enineering apolications. 展开更多
关键词 maneuvering target tracking adaptive grid fuzzy logicinference variable structure multiple model adaptive grid andfuzzy interacting multiple model (AGFIMM) interacting multiplemodel (IMM)
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