PHD滤波器在多目标检测前跟踪中的应用 被引量：21

1

作者 童慧思 张颢 +1 位作者 孟华东 王希勤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2046-2051,共6页

检测前跟踪(TBD)用于对低信噪比目标的雷达检测与跟踪.同时,传统的概率假设密度(PHD)滤波器是解决多目标跟踪问题的有效方法,但它不适用于多目标TBD问题.本文通过分析多目标跟踪问题中PHD滤波器的适用模型和假设,提出了针对TBD的"... 检测前跟踪(TBD)用于对低信噪比目标的雷达检测与跟踪.同时,传统的概率假设密度(PHD)滤波器是解决多目标跟踪问题的有效方法,但它不适用于多目标TBD问题.本文通过分析多目标跟踪问题中PHD滤波器的适用模型和假设,提出了针对TBD的"标准"多目标观测模型,并对噪声进行了"泊松化",设计出一种能解决多目标TBD问题的PHD滤波器,从而使得PHD滤波器可以应用在多目标TBD问题之中,并充分发挥其处理多目标问题的优势.数值仿真结果表明,本文算法在估计的准确度和精度上都要优于经典的多目标粒子滤波器. 展开更多

关键词 雷达检测 多目标跟踪 检测前跟踪 phd滤波器

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面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法 被引量：7

2

作者 周治利 薛安克 +1 位作者 申屠晗 彭冬亮 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第8期39-43,共5页

针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法... 针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 高斯混合phd滤波 数据融合 协方差交叉

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非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波 被引量：1

3

作者 袁常顺 王俊 +2 位作者 向洪 魏少明 张耀天 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期53-60,共8页

概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自... 概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。 展开更多

关键词 随机有限集 多目标跟踪 未知量测噪声协方差 变分贝叶斯(VB) 概率假设密度(phd)滤波

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一种基于随机集的PHD多目标多传感器关联算法 被引量：2

4

作者 吉嘉 黄高明 +1 位作者 吴鑫辉 马捷 《电子信息对抗技术》 2014年第2期17-21,64,共6页

针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法。该方法首先采用高斯混合PHD(GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而... 针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法。该方法首先采用高斯混合PHD(GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而得到多目标航迹。杂波环境下的仿真实验表明,该方法在保证滤波精度的同时,能够有效降低运算量,提高数据关联的准确度。 展开更多

关键词 随机集 phd滤波 多目标多传感器 轨迹关联

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基于启发式逻辑的概率假设密度滤波高效航迹起始方法 被引量：4

5

作者 李坦坦 雷明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期63-69,共7页

提出基于启发式逻辑的概率假设密度(PHD)滤波航迹起始方法,即在固定长度滑窗内设置速度、加速度与角度等约束条件,对产生新生目标的潜在量测进行有效性检测和确认,以缩减虚假新生目标.模拟实验结果表明,与传统的基于全量测起始的PHD滤... 提出基于启发式逻辑的概率假设密度(PHD)滤波航迹起始方法,即在固定长度滑窗内设置速度、加速度与角度等约束条件,对产生新生目标的潜在量测进行有效性检测和确认,以缩减虚假新生目标.模拟实验结果表明,与传统的基于全量测起始的PHD滤波相比,所提出的方法大幅提高了计算效率和目标数目的估计精度. 展开更多

关键词 目标跟踪 航迹起始 phd滤波器 启发式算法

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多扩展目标滤波器的量测集划分算法 被引量：8

6

作者 韩玉兰 任重义 韩崇昭 《压电与声光》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期603-608,共6页

针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息... 针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息,因此提出的SNN相似度划分法能够较好地划分量测密度差别较大的量测集,进而提高了扩展目标的跟踪性能,且基于提出的划分算法的PHD滤波器计算量也所减少。 展开更多

关键词 目标跟踪 扩展目标 扩展目标概率假设密度(phd)滤波器 量测集划分 SNN相似度

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随机集的概率假设密度粒子滤波 被引量：4

7

作者 田淑荣 盖明久 何友 《海军航空工程学院学报》 2006年第4期455-458,共4页

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法.而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较.可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量.随机集的跟踪通过有限集统... 多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法.而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较.可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量.随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成.文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法.实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数. 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机集 粒子滤波 有限集统计 概率假设密度(phd)滤波

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基于m-最优的交互粒子PHD多目标跟踪算法研究

8

作者 盛啸 齐智敏 +1 位作者 李江南 王世界 《舰船电子工程》 2013年第6期52-55,共4页

针对传统多模型交互粒子PHD滤波算法,聚类估计方法中提取峰值误差较大、求解运算时间较长,估计精度不高等缺点,提出了基于m-最优的交互粒子PHD算法,通过删减各时刻低似然值,保留m个最优值用于量测的更新,形成最优粒子,最终所形成的用于... 针对传统多模型交互粒子PHD滤波算法,聚类估计方法中提取峰值误差较大、求解运算时间较长,估计精度不高等缺点,提出了基于m-最优的交互粒子PHD算法,通过删减各时刻低似然值,保留m个最优值用于量测的更新,形成最优粒子,最终所形成的用于目标状态估计的聚类。 展开更多

关键词 粒子phd滤波 最优粒子 多模交互

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基于随机有限集的多目标跟踪算法

9

作者 鞠园 鹿乐 +2 位作者 蔡亮 刘磊 王星 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第S1期98-101,共4页

对基于有限集统计的多目标跟踪算法进行研究。PHD滤波器针对传统多目标跟踪中计算量较大的问题,通过计算多目标分布后验密度的一阶矩模拟多目标贝叶斯迭代,取得了良好的效果。针对PHD滤波器对目标漏检较为敏感的缺陷,Cardinalized PHD(C... 对基于有限集统计的多目标跟踪算法进行研究。PHD滤波器针对传统多目标跟踪中计算量较大的问题,通过计算多目标分布后验密度的一阶矩模拟多目标贝叶斯迭代,取得了良好的效果。针对PHD滤波器对目标漏检较为敏感的缺陷,Cardinalized PHD(CPHD)滤波器同时估计得到后验密度分布和后验势分布,是对PHD滤波的泛化。通过实现PHD和CPHD滤波的混合高斯模型,分析比较两者的性能。实验表明,由于引入了势分布,CPHD滤波提高了对目标估计的准确率,总体性能优于PHD滤波算法。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 phd滤波 GM-Cphd滤波

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多目标干扰环境中威胁目标自动跟踪方法 被引量：2

10

作者 李羿萱 杜选民 +1 位作者 周胜增 高运 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第3期172-175,共4页

针对多目标干扰环境中威胁目标发现与跟踪困难的问题,研究一种基于随机有限集(RFS)的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)滤波的算法,建立目标的随机有限集形式的运动和观测模型,利用卡尔曼滤波的预测和更新过程,对被动声呐输出的多目标方位... 针对多目标干扰环境中威胁目标发现与跟踪困难的问题,研究一种基于随机有限集(RFS)的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)滤波的算法,建立目标的随机有限集形式的运动和观测模型,利用卡尔曼滤波的预测和更新过程,对被动声呐输出的多目标方位和窄带线谱同时进行跟踪,利用所提取窄带线谱能量作为不同方位目标的输出检测量,可实现对包含线谱的窄带威胁目标的自动跟踪。试验数据的处理结果表明,所提方法可以实现在多目标的复杂情况下对感兴趣的威胁目标的自动跟踪。 展开更多

关键词 被动声呐 威胁目标方位跟踪 phd滤波 多目标跟踪 多目标状态复杂

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雷达-红外分布式融合多目标跟踪算法 被引量：9

11

作者 张万顺 张安清 齐海明 《无线电工程》 2020年第9期769-774,共6页

为了提高多目标跟踪的精度和跟踪系统的鲁棒性,提出雷达-红外分布式融合多目标跟踪算法。在直角坐标和修正球坐标相结合的混合坐标系运用GM-PHD滤波实现雷达多目标跟踪,解决因坐标变换引起的非线性问题和量测噪声耦合问题。在修正球坐... 为了提高多目标跟踪的精度和跟踪系统的鲁棒性,提出雷达-红外分布式融合多目标跟踪算法。在直角坐标和修正球坐标相结合的混合坐标系运用GM-PHD滤波实现雷达多目标跟踪,解决因坐标变换引起的非线性问题和量测噪声耦合问题。在修正球坐标系中运用GM-PHD滤波,实现红外传感器的多目标纯角度跟踪。将红外角度估计与雷达状态预测在融合中心进行数据融合,提高跟踪精度。计算机仿真验证表明,雷达和红外传感器可以单独实现多目标跟踪,融合后具有更高的跟踪精度。 展开更多

关键词 分布式数据融合 混合坐标系 phd滤波 多目标跟踪

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基于数据聚类的多目标跟踪信息融合方法 被引量：2

12

作者 王奎武 张秦 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第9期11-16,共6页

为了精确估计概率假设密度(PHD)滤波器的目标数量,提出了一种基于信息加权共识滤波器(ICF)并使用数据聚类的基数补偿方法,将ICF用于信息融合。在密集杂波环境中,当量测中的噪声和杂波较高时,会出现跟踪丢失的情况,进而目标数量估计性能... 为了精确估计概率假设密度(PHD)滤波器的目标数量,提出了一种基于信息加权共识滤波器(ICF)并使用数据聚类的基数补偿方法,将ICF用于信息融合。在密集杂波环境中,当量测中的噪声和杂波较高时,会出现跟踪丢失的情况,进而目标数量估计性能下降。因此,在PHD滤波器中加入基数补偿过程,基于信息融合步骤,使用从PHD滤波器中获得的估计基数和通过数据聚类获得的量测基数,得到最终的目标数量估计。为了验证所提方法的性能,进行了仿真模拟,证明了多目标的跟踪性能得到改善。 展开更多

关键词 多目标跟踪 信息融合 phd滤波器 数据聚类 基数补偿

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集中式雷达红外传感器数据融合多目标跟踪算法 被引量：4

13

作者 张安清 张万顺 齐海明 《舰船电子对抗》 2020年第4期86-90,共5页

为了提高多目标跟踪的精度,构建雷达红外传感器的可行数据融合结构系统,实现雷达与红外协同工作,既弥补了红外探测范围小、无距离量测的缺陷,又可避免单个传感器测量信息误差大的问题。研究二者配合使用实现信息互补,导出了一种雷达红... 为了提高多目标跟踪的精度,构建雷达红外传感器的可行数据融合结构系统,实现雷达与红外协同工作,既弥补了红外探测范围小、无距离量测的缺陷,又可避免单个传感器测量信息误差大的问题。研究二者配合使用实现信息互补,导出了一种雷达红外传感器量测优化加权融合方法,并采用概率假设密度(PHD)滤波算法,实现多目标跟踪。计算机仿真验证表明,所构建的融合系统及多传感器量测融合方法能够提高多目标状态估计精度,对于解决异类多传感器目标跟踪估计问题具有重要的现实意义。 展开更多

关键词 信息融合 概率假设密度(phd)滤波 多目标跟踪

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