基于势概率假设密度平滑器的多目标跟踪算法

摘要：

针对概率假设密度(PHD)滤波在杂波环境下对机动多目标进行检测与跟踪时,易出现高阶势分布信息丢失,从而导致目标检测出现偏差的问题,提出一种将势概率假设密度(CPHD)滤波与平滑算法相结合的多目标跟踪算法。从 CPHD的预测与更新步骤出发,结合后向平滑递归公式,推导 CPHD 平滑公式,并提出基于高斯混合实现的 GM-CPHD 平滑器。仿真实验表明,GM-CPHD平滑器的检测与跟踪性能优于未经平滑处理的CPHD滤波器。

关键词：概率假设密度、势概率假设密度、高斯混合、平滑器

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金61261033,41201479,61062003,61162007;广西自然科学基金2013GXNSFBA019270;桂林电子科技大学研究生教育创新计划GDYCSZ201431

在线出版日期：2015-05-22（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：121-126