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Free clustering optimal particle probability hypothesis density(PHD) filter
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作者 李云湘 肖怀铁 +2 位作者 宋志勇 范红旗 付强 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第7期2673-2683,共11页
As to the fact that it is difficult to obtain analytical form of optimal sampling density and tracking performance of standard particle probability hypothesis density(P-PHD) filter would decline when clustering algori... As to the fact that it is difficult to obtain analytical form of optimal sampling density and tracking performance of standard particle probability hypothesis density(P-PHD) filter would decline when clustering algorithm is used to extract target states,a free clustering optimal P-PHD(FCO-P-PHD) filter is proposed.This method can lead to obtainment of analytical form of optimal sampling density of P-PHD filter and realization of optimal P-PHD filter without use of clustering algorithms in extraction target states.Besides,as sate extraction method in FCO-P-PHD filter is coupled with the process of obtaining analytical form for optimal sampling density,through decoupling process,a new single-sensor free clustering state extraction method is proposed.By combining this method with standard P-PHD filter,FC-P-PHD filter can be obtained,which significantly improves the tracking performance of P-PHD filter.In the end,the effectiveness of proposed algorithms and their advantages over other algorithms are validated through several simulation experiments. 展开更多
关键词 multiple target tracking probability hypothesis density filter optimal sampling density particle filter random finite set clustering algorithm state extraction
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基于阈值修正的自适应新生目标状态提取
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作者 郑迎凤 张秋霞 赵文彬 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期161-166,共6页
传统的多目标跟踪算法采取在量测附近进行粒子采样来近似表示新生目标,虽然这种方法有一定的可操作性,但在量测似然较大时,该量测更有可能来自存活目标。对此,采用自适应新生目标粒子PHD滤波方法,这种方法将存活目标和新生目标作为两个... 传统的多目标跟踪算法采取在量测附近进行粒子采样来近似表示新生目标,虽然这种方法有一定的可操作性,但在量测似然较大时,该量测更有可能来自存活目标。对此,采用自适应新生目标粒子PHD滤波方法,这种方法将存活目标和新生目标作为两个不同的部分分别进行滤波。同时,由于聚类K均值算法进行PHD状态提取时对初始粒子的选取有很强的依赖性,并且容易受到噪声的干扰,影响状态提取的结果,为了解决这个问题,在自适应新生目标强度PHD滤波的基础之上,设置阈值筛选权值较大的粒子进行归一化处理,这种方法大大简化了目标状态提取的过程,进一步提高了滤波的精度。 展开更多
关键词 粒子phd滤波 新生目标 阈值修正 状态提取
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基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取 被引量:2
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作者 王俊洁 刘青 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期874-878,共5页
由于K均值算法易受噪声干扰且对初始粒子的选取较为敏感,在进行PHD状态提取时,难以获得稳定可靠的状态估计结果。对此,提出基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取方法,运用核密度估计理论和mean-shift算法二次估计PHD,提取滤波分布的... 由于K均值算法易受噪声干扰且对初始粒子的选取较为敏感,在进行PHD状态提取时,难以获得稳定可靠的状态估计结果。对此,提出基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取方法,运用核密度估计理论和mean-shift算法二次估计PHD,提取滤波分布的峰值位置作为各个目标状态的估计值进行目标状态的提取。实验结果表明,改进后的算法相比原始算法在精度上有了明显提高。 展开更多
关键词 高斯粒子phd滤波 自适应新生目标强度phd滤波 MEAN-SHIFT算法 状态提取 谱聚类
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