根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的...根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的一阶统计矩,还可以传递多目标个数(即势)的概率分布。蒙特卡罗仿真实验表明,相比Mahler提出的不可分辨目标PHD滤波器,所提出的不可分辨目标CPHD滤波器具有更加精确和稳定的多目标个数和状态估计,但它的计算量要大于不可分辨目标PHD滤波器。展开更多
考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性,提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density,CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息,将量测动态划分为存活目标量测集与新...考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性,提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density,CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息,将量测动态划分为存活目标量测集与新生目标量测集,在两个量测集分别运用PHD组处理更新基础上建立了处理模块的交互与协同机制,力图在保证跟踪精度的同时提高计算效率。该框架由于采用PHD组处理方式而具有状态自动提取功能。进一步给出了该框架的序贯蒙特卡罗算法实现。仿真结果表明,该算法在计算效率以及状态提取精度上具有明显优势。展开更多
文摘根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的一阶统计矩,还可以传递多目标个数(即势)的概率分布。蒙特卡罗仿真实验表明,相比Mahler提出的不可分辨目标PHD滤波器,所提出的不可分辨目标CPHD滤波器具有更加精确和稳定的多目标个数和状态估计,但它的计算量要大于不可分辨目标PHD滤波器。
文摘考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性,提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density,CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息,将量测动态划分为存活目标量测集与新生目标量测集,在两个量测集分别运用PHD组处理更新基础上建立了处理模块的交互与协同机制,力图在保证跟踪精度的同时提高计算效率。该框架由于采用PHD组处理方式而具有状态自动提取功能。进一步给出了该框架的序贯蒙特卡罗算法实现。仿真结果表明,该算法在计算效率以及状态提取精度上具有明显优势。
