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高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪
被引量：
4
1
作者
李翠芸
王精毅
姬红兵
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期31-36,共6页
针对现有多机动扩展目标跟踪算法中形状估计复杂,在考虑杂波的情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在单机动扩展目标跟踪算法的基础上引入多目标跟踪算...
针对现有多机动扩展目标跟踪算法中形状估计复杂,在考虑杂波的情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在单机动扩展目标跟踪算法的基础上引入多目标跟踪算法中的权值参数以实现对多目标的处理,同时利用高斯过程回归对目标形状进行估计.实验仿真表明,所提算法能够对同一场景下多个不同形状的机动扩展目标进行有效跟踪,并且在计算速度、估计精度等方面要优于传统非椭圆机动扩展目标跟踪算法.
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关键词
多
机动扩展目标
星凸模型
高斯过程回归
形状估计
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职称材料
基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪
被引量：
3
2
作者
郭云飞
李勇
+1 位作者
任昕
彭冬亮
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2392-2403,共12页
针对杂波环境下多机动扩展目标跟踪问题,提出一种基于高斯过程的变结构多模型联合概率数据关联方法.首先,采用期望模型扩展方法构建自适应模型集,并对各个扩展目标状态进行初始化.其次,基于高斯过程建立联合跟踪门以选择有效量测,形成...
针对杂波环境下多机动扩展目标跟踪问题,提出一种基于高斯过程的变结构多模型联合概率数据关联方法.首先,采用期望模型扩展方法构建自适应模型集,并对各个扩展目标状态进行初始化.其次,基于高斯过程建立联合跟踪门以选择有效量测,形成联合关联矩阵.然后,拆分联合关联矩阵得到可行关联矩阵并求解关联事件概率.最后,利用联合概率数据关联滤波器更新各个扩展目标的状态和协方差,并将更新的状态进行融合,得到最终的状态估计.仿真验证了所提方法的有效性.
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关键词
高斯过程
多
机动扩展目标
期望模型
扩展
变结构多模型
联合概率数据关联
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职称材料
基于ET-EMIE-GMPHD的机动目标跟踪及航迹关联
3
作者
迟珞珈
冯新喜
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期37-42,45,共7页
针对杂波环境下扩展目标高斯混合PHD滤波器不能有效跟踪机动目标且无法提供航迹信息的问题,引入一种改进的输入估计算法,通过指数渐消因子对滤波增益进行调整,实现对强机动目标的自适应跟踪。同时通过构造距离矩阵提出一种改进的航迹关...
针对杂波环境下扩展目标高斯混合PHD滤波器不能有效跟踪机动目标且无法提供航迹信息的问题,引入一种改进的输入估计算法,通过指数渐消因子对滤波增益进行调整,实现对强机动目标的自适应跟踪。同时通过构造距离矩阵提出一种改进的航迹关联算法,减少了密集目标错误关联的概率。实验结果表明,所提算法具有很好的跟踪精度,同时能够正确给出密集扩展目标的航迹信息,具有较强的抗干扰性和鲁棒性。
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关键词
机动扩展目标
输入估计
指数渐消因子
高斯混合概率密度
距离矩阵
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职称材料
题名
高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪
被引量：
4
1
作者
李翠芸
王精毅
姬红兵
机构
西安电子科技大学电子工程学院
中国人民解放军
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期31-36,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372003)
国家自然科学基金青年资金资助项目(61301289)
文摘
针对现有多机动扩展目标跟踪算法中形状估计复杂,在考虑杂波的情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在单机动扩展目标跟踪算法的基础上引入多目标跟踪算法中的权值参数以实现对多目标的处理,同时利用高斯过程回归对目标形状进行估计.实验仿真表明,所提算法能够对同一场景下多个不同形状的机动扩展目标进行有效跟踪,并且在计算速度、估计精度等方面要优于传统非椭圆机动扩展目标跟踪算法.
关键词
多
机动扩展目标
星凸模型
高斯过程回归
形状估计
Keywords
multiple maneuvering extended targets
star-convex models
Gaussian processes regression
shape estimation
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪
被引量：
3
2
作者
郭云飞
李勇
任昕
彭冬亮
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2392-2403,共12页
基金
浙江省自然科学基金重点项目(LZ20F010002)
国家自然科学基金(61871166)资助。
文摘
针对杂波环境下多机动扩展目标跟踪问题,提出一种基于高斯过程的变结构多模型联合概率数据关联方法.首先,采用期望模型扩展方法构建自适应模型集,并对各个扩展目标状态进行初始化.其次,基于高斯过程建立联合跟踪门以选择有效量测,形成联合关联矩阵.然后,拆分联合关联矩阵得到可行关联矩阵并求解关联事件概率.最后,利用联合概率数据关联滤波器更新各个扩展目标的状态和协方差,并将更新的状态进行融合,得到最终的状态估计.仿真验证了所提方法的有效性.
关键词
高斯过程
多
机动扩展目标
期望模型
扩展
变结构多模型
联合概率数据关联
Keywords
Gaussian process
multiple maneuvering extended target
expecting model augmentation
variable structure multiple model
joint probabilistic data association
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN713 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
基于ET-EMIE-GMPHD的机动目标跟踪及航迹关联
3
作者
迟珞珈
冯新喜
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期37-42,45,共7页
基金
国家自然科学基金(61571458)资助
文摘
针对杂波环境下扩展目标高斯混合PHD滤波器不能有效跟踪机动目标且无法提供航迹信息的问题,引入一种改进的输入估计算法,通过指数渐消因子对滤波增益进行调整,实现对强机动目标的自适应跟踪。同时通过构造距离矩阵提出一种改进的航迹关联算法,减少了密集目标错误关联的概率。实验结果表明,所提算法具有很好的跟踪精度,同时能够正确给出密集扩展目标的航迹信息,具有较强的抗干扰性和鲁棒性。
关键词
机动扩展目标
输入估计
指数渐消因子
高斯混合概率密度
距离矩阵
Keywords
maneuvering extended target tracking
modified input estimation
index fading factor
Gaussian mixture probability hypothesis density
distance matrix
分类号
TN953 [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
操作
1
高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪
李翠芸
王精毅
姬红兵
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
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下载PDF
职称材料
2
基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪
郭云飞
李勇
任昕
彭冬亮
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于ET-EMIE-GMPHD的机动目标跟踪及航迹关联
迟珞珈
冯新喜
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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