改进的自适应新生目标强度PHD滤波

摘要：

自适应新生目标强度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种新颖的量测驱动的多目标跟踪算法.然而,该算法存在归一化失衡问题,且在航迹生成方面存在一定的滞后现象.针对以上问题,提出一种改进算法.首先,在分析归一化失衡问题的基础上,提出一种归一化因子修正方法,有效解决该问题.其次,在高斯混合框架下对算法进行实现,并引入一种新的航迹回溯机制,通过对每个高斯分量进行标记,然后对存在概率超过确认门限的分量进行回溯,从而得到每个目标的完整航迹.实验结果表明,改进算法在新生目标搜索和多目标航迹生成方面均优于传统算法,具有良好的工程应用前景.

关键词：随机集、概率假设密度滤波、量测驱动、多目标跟踪

所属期刊栏目：35

分类号：TN953

资助基金：中国博士后基金2012M521713资助课题

在线出版日期：2014-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2452-2458