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PHD粒子滤波中目标状态提取方法研究
被引量：
7
1
作者
唐续
魏平
陈欣
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2691-2694,共4页
采用概率假设密度(PHD)粒子滤波进行多目标跟踪时,各时刻的目标状态表现为大量的加权粒子,需以一定方法从该粒子近似中提取出来。该文提出一种增强的目标状态提取方法,先以k-means算法对粒子进行空间分布的聚类,再于各类中寻找粒子权的...
采用概率假设密度(PHD)粒子滤波进行多目标跟踪时,各时刻的目标状态表现为大量的加权粒子,需以一定方法从该粒子近似中提取出来。该文提出一种增强的目标状态提取方法,先以k-means算法对粒子进行空间分布的聚类,再于各类中寻找粒子权的峰值位置作为目标状态的估计。仿真结果表明:由于综合利用了粒子的权值和空间分布信息,该算法具有比现有算法更小的目标状态估计误差。
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关键词
多目标跟踪
贝叶斯滤波
粒子滤波
概率假设密度
聚类
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职称材料
题名
PHD粒子滤波中目标状态提取方法研究
被引量：
7
1
作者
唐续
魏平
陈欣
机构
电子
科技
大学
电子
工程
学院
麦克马斯特大学电子与计算机工程系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2691-2694,共4页
文摘
采用概率假设密度(PHD)粒子滤波进行多目标跟踪时,各时刻的目标状态表现为大量的加权粒子,需以一定方法从该粒子近似中提取出来。该文提出一种增强的目标状态提取方法,先以k-means算法对粒子进行空间分布的聚类,再于各类中寻找粒子权的峰值位置作为目标状态的估计。仿真结果表明:由于综合利用了粒子的权值和空间分布信息,该算法具有比现有算法更小的目标状态估计误差。
关键词
多目标跟踪
贝叶斯滤波
粒子滤波
概率假设密度
聚类
Keywords
Multi-target tracking
Bayes filtering
Particle filter
Probability Hypothesis Density（PHD）
Clustering
分类号
TP391 [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
PHD粒子滤波中目标状态提取方法研究
唐续
魏平
陈欣
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
7
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