10.3969/j.issn.1001‐506X.2019.08.01
标签箱粒子概率假设密度群目标跟踪算法
针对现有的箱粒子概率假设密度(probability hypothesis density ,PHD )群目标跟踪算法计算量大、在群数目较多时状态提取不稳定以及无法获得群的航迹等问题,提出标签箱粒子P HD群目标跟踪算法.该算法首先对量测进行预处理,剔除其中的杂波量测,以降低量测更新的计算量.然后,通过为箱粒子添加标签,区分不同的群目标,获得不同群的航迹.最后,依据不同标签提取群目标的状态,有效避免 k‐means聚类不稳定带来的影响.仿真实验表明,所提算法具有运算量小,在漏检环境下仍能很好地维持不同群的航迹,并在群数目较多时可准确提取群目标状态等优点.
群目标跟踪、概率假设密度滤波、箱粒子滤波、标签、航迹
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金61372003 ,61871301资助课题
2019-08-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1677-1685