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期刊文章详细信息

一种非线性GM-PHD滤波新方法  ( EI收录)  

A Novel Gaussian Mixture PHD Filter for Nonlinear Models

  

文献类型:期刊文章

作  者:王品[1] 谢维信[1] 刘宗香[1] 李鹏飞[2]

机构地区:[1]深圳大学ATR国防科技重点实验室,广东深圳518060 [2]防空兵指挥学院,河南郑州450052

出  处:《电子学报》

基  金:国防预研基金(No.51326030204);国家重点实验室基金(No.9140C8004011007);国家科技支撑计划项目(No.2011BAH201302;No.2011BAH20B03)

年  份:2012

卷  号:40

期  号:8

起止页码:1597-1602

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20124215582351)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,提出了一种非线性条件下的高斯混合概率假设密度滤波新方法.该方法利用三阶球面容积-径向采样规则计算目标状态的概率分布特性,解决了状态方程和观测方程的非线性计算问题,利用模糊门限对滤波器的剪枝方法进行了优化,避免了高斯项数目的指数增长,利用观测数据生成新目标密度,使滤波器具备了对观测空间任意位置随机出现新目标的跟踪能力.通过仿真实验比较了四种非线性高斯混合概率假设密度滤波方法的性能,实验结果验证了提出算法的有效性.

关 键 词:多目标跟踪 随机有限集 概率假设密度滤波器 容积卡尔曼滤波  模糊门限  

分 类 号:TP391] TN953[计算机类]

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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