一种基于随机集的PHD多目标多传感器关联算法

摘要：

针对复杂电磁环境下的多目标关联计算量大、准确率低的问题,提出了一种基于随机集概率假设密度(PHD)的多目标多传感器关联算法.该方法首先采用高斯混合PHD (GMPHD)对多传感器的量测信息进行滤波,再对滤波结果做最近邻数据关联处理,从而得到多目标航迹.杂波环境下的仿真实验表明,该方法在保证滤波精度的同时,能够有效降低运算量,提高数据关联的准确度.

关键词：随机集、PHD滤波、多目标多传感器、轨迹关联

所属期刊栏目：29

分类号：TN971.1

在线出版日期：2014-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：17-21,64