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基于统计双门限的中断航迹配对关联算法
被引量：
12
1
作者
齐林
王海鹏
刘瑜
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2015年第3期301-308,共8页
针对现有经典的中断航迹关联算法在目标密集、航迹交叉或分岔环境下关联正确率低和实用性差的问题,该文提出了基于统计双门限的中断航迹配对关联算法。该算法引入统计双门限原理,增加了x2分布门限检测的关联样本数,对复杂环境具有更强...
针对现有经典的中断航迹关联算法在目标密集、航迹交叉或分岔环境下关联正确率低和实用性差的问题,该文提出了基于统计双门限的中断航迹配对关联算法。该算法引入统计双门限原理,增加了x2分布门限检测的关联样本数,对复杂环境具有更强的适应能力。仿真验证表明,在空中飞行目标航迹交叉环境和弹道目标环境下,该文算法的全局正确关联率和平均正确关联率均比经典算法有显著提高,验证了该算法性能的优越性。
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关键词
航迹关联
中断航迹
统计
双
门限
正确关联率
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职称材料
基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法
被引量：
1
2
作者
刘哲
王祖林
+2 位作者
徐迈
刘景贤
杨蓝
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1950-1958,共9页
传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的...
传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.
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关键词
序贯蒙特卡罗
概率假设密度
重要性采样
均方根容积卡尔曼滤波
统计门限
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职称材料
基于SCKF的GM-δ-GLMB多目标跟踪算法
被引量：
1
3
作者
胡颖
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期49-54,共6页
多目标跟踪场景中,目标状态和量测均为随机分布。以高斯混合δ广义标签多目标多伯努利分布(gaussian mixtureδ-generalized labeled multi-bernoulli filter,GM-δ-GLMB)为代表的多目标跟踪方法,将状态和量测使用多目标多伯努利分量表...
多目标跟踪场景中,目标状态和量测均为随机分布。以高斯混合δ广义标签多目标多伯努利分布(gaussian mixtureδ-generalized labeled multi-bernoulli filter,GM-δ-GLMB)为代表的多目标跟踪方法,将状态和量测使用多目标多伯努利分量表示,通过多伯努利分量递推,实现对目标的跟踪与估计。GM-δ-GLMB在非线性多目标跟踪场景下会出现跟踪性能下降的问题。针对这一问题,将均方根容积卡尔曼与GM-δ-GLMB相结合,提高了GM-δ-GLMB算法在非线性场景的跟踪精度。同时,为减少运算复杂度和杂波对估计结果的影响,采用统计门限和最大似然概率策略,获取候选量测,用于多目标分量的更新。仿真结果表明,所提出的方法在非线性跟踪场景下具有良好的估计精度。
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关键词
多目标跟踪
多目标多伯努利
高斯混合
均方根容积卡尔曼
统计门限
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职称材料
题名
基于统计双门限的中断航迹配对关联算法
被引量：
12
1
作者
齐林
王海鹏
刘瑜
机构
海军航空工程学院信息融合研究所
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2015年第3期301-308,共8页
基金
山东省自然科学基金青年基金(ZR2012FQ004)资助课题
文摘
针对现有经典的中断航迹关联算法在目标密集、航迹交叉或分岔环境下关联正确率低和实用性差的问题,该文提出了基于统计双门限的中断航迹配对关联算法。该算法引入统计双门限原理,增加了x2分布门限检测的关联样本数,对复杂环境具有更强的适应能力。仿真验证表明,在空中飞行目标航迹交叉环境和弹道目标环境下,该文算法的全局正确关联率和平均正确关联率均比经典算法有显著提高,验证了该算法性能的优越性。
关键词
航迹关联
中断航迹
统计
双
门限
正确关联率
Keywords
Track-to-track association
Track segment
Statistical binary thresholds
Correct association rate
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法
被引量：
1
2
作者
刘哲
王祖林
徐迈
刘景贤
杨蓝
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
中北大学信息与通信工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1950-1958,共9页
文摘
传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.
关键词
序贯蒙特卡罗
概率假设密度
重要性采样
均方根容积卡尔曼滤波
统计门限
Keywords
sequential Monte Carlo
probability hypothesis density
importance sampling
squared cu-bature Kalman filter
statistical gating
分类号
TP242 [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
基于SCKF的GM-δ-GLMB多目标跟踪算法
被引量：
1
3
作者
胡颖
机构
山西职业技术学院电气自动化工程系
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期49-54,共6页
基金
山西省自然科学基金面上基金资助项目(20210302123186)。
文摘
多目标跟踪场景中,目标状态和量测均为随机分布。以高斯混合δ广义标签多目标多伯努利分布(gaussian mixtureδ-generalized labeled multi-bernoulli filter,GM-δ-GLMB)为代表的多目标跟踪方法,将状态和量测使用多目标多伯努利分量表示,通过多伯努利分量递推,实现对目标的跟踪与估计。GM-δ-GLMB在非线性多目标跟踪场景下会出现跟踪性能下降的问题。针对这一问题,将均方根容积卡尔曼与GM-δ-GLMB相结合,提高了GM-δ-GLMB算法在非线性场景的跟踪精度。同时,为减少运算复杂度和杂波对估计结果的影响,采用统计门限和最大似然概率策略,获取候选量测,用于多目标分量的更新。仿真结果表明,所提出的方法在非线性跟踪场景下具有良好的估计精度。
关键词
多目标跟踪
多目标多伯努利
高斯混合
均方根容积卡尔曼
统计门限
Keywords
multi target tracking
multi-target multi Bernoulli
Gaussian mixture
root mean square cubature Kalman
statistical threshold
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于统计双门限的中断航迹配对关联算法
齐林
王海鹏
刘瑜
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2015
12
在线阅读
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职称材料
2
基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法
刘哲
王祖林
徐迈
刘景贤
杨蓝
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于SCKF的GM-δ-GLMB多目标跟踪算法
胡颖
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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