针对交叉目标场景的带标签GM-PHD改进算法

摘要：

在多目标跟踪系统中,当目标航迹较为接近或交叉时,使用带标签高斯混合概率假设密度(GM-PHD)算法会出现目标漏检的现象.为此,提出一种改进算法来解决存在交叉目标情况下的多目标跟踪问题.在更新结束后对估计得到的高斯项标签进行管理,若估计目标数目减少,则需要判断目标航迹是否较为接近或者交叉.若目标接近或交叉,则对高斯项进行标签管理和权值重置,并重新估计目标状态和航迹,否则将目标减少视为正常的目标消亡现象,直接进行航迹管理.实验结果表明,与无标签算法及常规带标签算法相比,该算法可以更好地解决由目标交叉导致的漏检问题,并具有更高的稳定性.

关键词：交叉目标、目标跟踪、概率假设密度滤波、信息融合、状态估计

所属期刊栏目：44

分类号：TP931

资助基金：国家自然科学基金61601358;陕西省自然科学基础研究计划项目2016JM6030;中国纺织工业联合会科技指导性项目2016074;陕西省教育厅科研计划项目15JK1291;西安工程大学研究生创新基金CX201631

在线出版日期：2018-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：316-320