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基于量测驱动新生目标强度估计的PHD滤波算法被引量：3: 1; 作者张祺琛丁勇柏茂羽《电光与控制》北大核心 2017年第2期13-18,24,共7页; 针对多目标跟踪中存在的新生目标强度未知的问题,提出一种基于量测驱动新生目标强度估计的PHD(MDTBI-PHD)滤波算法。该算法采用增广状态空间方法,在由真实目标状态与虚拟目标(杂波)状态构成的增广状态空间上实现PHD多目标跟踪。算法通... 展开更多; 关键词多目标跟踪概率假设密度新生目标强度量测驱动增广空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于边缘卡尔曼滤波的GM-PHD多目标被动跟踪算法被引量：5: 2; 作者曲长文冯奇 +1 位作者毛宇周强《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期279-284,共6页; 针对杂波干扰条件下,非线性、个数时变的多目标被动跟踪问题,提出一种基于边缘卡尔曼滤波的高斯混合概率假设密度(PHD)滤波算法。采用边缘化变换计算目标状态的概率分布特性,获得目标状态及其协方差矩阵估计的闭式解,解决目标模型非线... 展开更多; 关键词多目标跟踪随机有限集边缘卡尔曼滤波概率假设密度量测驱动; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的自适应新生目标强度PHD滤波被引量：12: 3; 作者欧阳成华云高尚伟《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2452-2458,共7页; 自适应新生目标强度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种新颖的量测驱动的多目标跟踪算法。然而,该算法存在归一化失衡问题,且在航迹生成方面存在一定的滞后现象。针对以上问题,提出一种改进算法。首先,在分析归一化失衡问... 展开更多; 关键词随机集概率假设密度滤波量测驱动多目标跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

增强型SMC-PHD多目标跟踪算法被引量：1: 4; 作者王利伟司伟建曲志昱《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2205-2211,共7页; 概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波的序贯蒙特卡罗实现算法性能高度依赖于先验目标生成强度函数和粒子重要性采样(importance sampling,IS)函数。针对上述问题,提出一种改进算法。首先,引入量测驱动机制,提出一种... 展开更多; 关键词概率假设密度重要性采样多目标跟踪量测驱动; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于量测驱动新生目标强度估计的PHD滤波算法被引量：3: 1; 作者张祺琛丁勇柏茂羽; 机构南京航空航天大学自动化学院南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室; 出处《电光与控制》北大核心 2017年第2期13-18,24,共7页; 基金总参通指重点基金(TZLDLYYB2014002); 文摘针对多目标跟踪中存在的新生目标强度未知的问题,提出一种基于量测驱动新生目标强度估计的PHD(MDTBI-PHD)滤波算法。该算法采用增广状态空间方法,在由真实目标状态与虚拟目标(杂波)状态构成的增广状态空间上实现PHD多目标跟踪。算法通过构造新生目标量测集,采用量测驱动的方式对新生目标强度进行估计,从而避免了对新生目标强度先验知识的依赖,同时,该算法也避免了未知杂波对真实目标强度估计的干扰。仿真结果表明,该算法在新生目标强度未知的情况下,具有对目标数目变化敏感的优势,可降低计算复杂度,明显提高跟踪精度。; 关键词多目标跟踪概率假设密度新生目标强度量测驱动增广空间; Keywords multi-target tracking Probability Hypothesis Density （PHD） target birth intensity measuredriven augmented state space; 分类号 V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于边缘卡尔曼滤波的GM-PHD多目标被动跟踪算法被引量：5: 2; 作者曲长文冯奇毛宇周强; 机构海军航空工程学院电子信息工程系中国人民解放军; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期279-284,共6页; 文摘针对杂波干扰条件下,非线性、个数时变的多目标被动跟踪问题,提出一种基于边缘卡尔曼滤波的高斯混合概率假设密度(PHD)滤波算法。采用边缘化变换计算目标状态的概率分布特性,获得目标状态及其协方差矩阵估计的闭式解,解决目标模型非线性问题。利用量测信息生成新生目标强度,使滤波器具备对观测空间任意位置随机出现新目标的跟踪能力。实验结果表明,与扩展卡尔曼PHD算法、无迹卡尔曼PHD算法和容积卡尔曼PHD算法相比,该算法在生成目标轨迹、目标个数估计和跟踪精度等方面有更好的性能。; 关键词多目标跟踪随机有限集边缘卡尔曼滤波概率假设密度量测驱动; Keywords multi-objective tracking Random Finite Sets （RFS） margin Kalman filtering Probability HypothesisDensity （PHD） measurement driving; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的自适应新生目标强度PHD滤波被引量：12: 3; 作者欧阳成华云高尚伟; 机构电子信息控制重点实验室电子科技大学; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2452-2458,共7页; 基金中国博士后基金(2012M521713)资助课题; 文摘自适应新生目标强度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种新颖的量测驱动的多目标跟踪算法。然而,该算法存在归一化失衡问题,且在航迹生成方面存在一定的滞后现象。针对以上问题,提出一种改进算法。首先,在分析归一化失衡问题的基础上,提出一种归一化因子修正方法,有效解决该问题。其次,在高斯混合框架下对算法进行实现,并引入一种新的航迹回溯机制,通过对每个高斯分量进行标记,然后对存在概率超过确认门限的分量进行回溯,从而得到每个目标的完整航迹。实验结果表明,改进算法在新生目标搜索和多目标航迹生成方面均优于传统算法,具有良好的工程应用前景。; 关键词随机集概率假设密度滤波量测驱动多目标跟踪; Keywords random finite set probability hypothesis density （PHD） filter measurement-driven multi-tar-get tracking; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名增强型SMC-PHD多目标跟踪算法被引量：1: 4; 作者王利伟司伟建曲志昱; 机构哈尔滨工程大学信息与通信工程学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2205-2211,共7页; 基金航空科学基金(201401P6001)资助课题; 文摘概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波的序贯蒙特卡罗实现算法性能高度依赖于先验目标生成强度函数和粒子重要性采样(importance sampling,IS)函数。针对上述问题,提出一种改进算法。首先,引入量测驱动机制,提出一种量测分类方法获取潜在的新生目标量测集合,并以此为基础进行新生目标粒子采样,提高了算法的有效性。其次,为了提高存活目标粒子分布的准确性,结合门技术和无迹信息滤波将当前量测信息融入到IS函数设计中。计算机仿真实验表明,所提算法具有更稳健的多目标跟踪能力和杂波适应性。; 关键词概率假设密度重要性采样多目标跟踪量测驱动; Keywords multi-target tracking measurement-driven; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于量测驱动新生目标强度估计的PHD滤波算法	张祺琛丁勇柏茂羽	《电光与控制》北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于边缘卡尔曼滤波的GM-PHD多目标被动跟踪算法	曲长文冯奇毛宇周强	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	改进的自适应新生目标强度PHD滤波	欧阳成华云高尚伟	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2013	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	增强型SMC-PHD多目标跟踪算法	王利伟司伟建曲志昱	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料