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拓展目标混合分量删减算法
1
作者
闫小喜
李战明
陈若珠
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第4期81-85,共5页
针对拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现中的混合分量增长问题,提出混合分量的极大似然删减算法.该算法利用期望极大化方法实现混合分量的极大似然删减;视量测在混合分量的来源指标集为缺失量;取混合参数的先验分布为依赖于混合权...
针对拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现中的混合分量增长问题,提出混合分量的极大似然删减算法.该算法利用期望极大化方法实现混合分量的极大似然删减;视量测在混合分量的来源指标集为缺失量;取混合参数的先验分布为依赖于混合权重的分布;在期望步,计算量测在混合分量来源指标的条件概率;在极大化步,通过混合权重置零来实现相关度较小混合分量的删减.仿真结果表明,该混合分量极大似然删减算法优于典型阈值删减算法.
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关键词
拓展目标跟踪
概率假设密度
高斯
混合
实现
混合分量删减
极大似然
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职称材料
题名
拓展目标混合分量删减算法
1
作者
闫小喜
李战明
陈若珠
机构
江苏大学电气信息工程学院
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014年第4期81-85,共5页
基金
国家自然科学基金(61304261)
文摘
针对拓展目标概率假设密度滤波器高斯混合实现中的混合分量增长问题,提出混合分量的极大似然删减算法.该算法利用期望极大化方法实现混合分量的极大似然删减;视量测在混合分量的来源指标集为缺失量;取混合参数的先验分布为依赖于混合权重的分布;在期望步,计算量测在混合分量来源指标的条件概率;在极大化步,通过混合权重置零来实现相关度较小混合分量的删减.仿真结果表明,该混合分量极大似然删减算法优于典型阈值删减算法.
关键词
拓展目标跟踪
概率假设密度
高斯
混合
实现
混合分量删减
极大似然
Keywords
extended object tracking
probability hypothesis density
Gaussian mixture implementation
mixture component pruning
maximum likelihood
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
拓展目标混合分量删减算法
闫小喜
李战明
陈若珠
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2014
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