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
在航迹随机有限集的分布式多目标跟踪方法中,同一目标在不同传感器下估计航迹可能出现起始时间或航迹长度不一致的问题,提出一种基于航迹状态空间结构(state space structure,SSS)的分布式跟踪方法以及该方法的高斯混合模型实现。在基...在航迹随机有限集的分布式多目标跟踪方法中,同一目标在不同传感器下估计航迹可能出现起始时间或航迹长度不一致的问题,提出一种基于航迹状态空间结构(state space structure,SSS)的分布式跟踪方法以及该方法的高斯混合模型实现。在基于加权算术平均融合准则的分布式多目标跟踪框架下,结合航迹概率假设密度滤波器与航迹基数概率假设密度滤波器,利用航迹SSS信息,将航迹随机有限集的信息融合问题分治为多个独立的单一线性空间内子随机有限集信息融合问题。仿真实验基于广义最优子模式匹配度量方法比较了该方法与多种跟踪方法的跟踪性能,该方法估计结果与真实航迹误差最小,表明了该方法的有效性。展开更多
针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS...针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS)理论,本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分,因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,与MM-PHD滤波器相比,MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态,但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后,并且需要耗费更大的计算代价.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。
文摘在航迹随机有限集的分布式多目标跟踪方法中,同一目标在不同传感器下估计航迹可能出现起始时间或航迹长度不一致的问题,提出一种基于航迹状态空间结构(state space structure,SSS)的分布式跟踪方法以及该方法的高斯混合模型实现。在基于加权算术平均融合准则的分布式多目标跟踪框架下,结合航迹概率假设密度滤波器与航迹基数概率假设密度滤波器,利用航迹SSS信息,将航迹随机有限集的信息融合问题分治为多个独立的单一线性空间内子随机有限集信息融合问题。仿真实验基于广义最优子模式匹配度量方法比较了该方法与多种跟踪方法的跟踪性能,该方法估计结果与真实航迹误差最小,表明了该方法的有效性。
文摘针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题,本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density,MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合,提出了MM-PHD前向–后向平滑器.为了避免引入复杂的随机有限集(Random finiteset,RFS)理论,本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式.由于MM-PHD前向–后向平滑器的递推公式中包含有多个积分,因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式.故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo,SMC)实现.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,与MM-PHD滤波器相比,MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态,但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后,并且需要耗费更大的计算代价.
