一种鲁棒的多目标概率假设密度算法

摘要：

针对较低检测概率环境下跟踪多目标时,标准概率假设密度滤波器难以正确地估计目标状态及数目问题,提出一种鲁棒的多目标概率假设密度算法.所提算法为每个目标新增标记与存在概率两个辅助参数,各离散时刻迭代地传递代表目标后验强度的分量集.在目标状态抽取阶段,综合利用目标的权值与存在概率,选择能较好代表各单目标的分量作为该目标状态估计的提取分量.实验结果表明,该算法具有较高的目标状态及数目估计精度.

关键词：多目标跟踪、高斯混合、概率假设密度、状态估计、目标数目

所属期刊栏目：43

分类号：TP391;TJ01(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技攻关项目182102210116;河南省高等学校重点科研资助项目17A520052

在线出版日期：2018-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：143-146