基于双马尔科夫链的势概率假设密度滤波

摘要：

针对已有的基于双马尔科夫链(PMC)模型的势概率假设密度(PMC-CPHD)滤波算法无法实现的问题,将PMC-CPHD算法改进为多项式形式以便于算法的实现,并给出了改进算法的高斯混合(GM)实现.实验结果表明给出的GM实现能够有效实现多目标跟踪,并且比基于PMC模型的概率假设密度(PMC-PHD)算法的GM实现提高了目标个数估计的稳定性.

关键词：双马尔科夫链、势概率假设密度、高斯混合

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：492-497