基于有限差分扩展卡尔曼粒子滤波的多特征自适应融合的目标跟踪算法研究
针对复杂环境下目标跟踪问题,提出了一种基于有限差分扩展卡尔曼粒子滤波的多特征自适应融合跟踪算法.采用有限差分扩展卡尔曼滤波器对采样粒子集合进行滤波更新,通过融入最新观测信息的方法消弱权值退化现象;在新算法的框架内,利用目标静态和动态互补特征作为观测量,实现不同环境下目标的多特征自适应融合跟踪.实验结果表明,本文方法具有较好的跟踪精度和抗噪声干扰能力.
目标跟踪、多特征融合、有限差分、粒子滤波
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省自然科学基金;江苏省自然科学基金;教育厅项目;教育厅项目;教育厅项目;教育厅项目
2019-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1342-1349