快速多目标跟踪GM-PHD滤波算法

摘要：

传统的GM-PHD(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density)滤波算法用当前时刻接收到的全部量测值对所有高斯项进行更新,使得大量的运算时间花费在使用无效量测对高斯项的更新上.针对此问题,提出一种快速多目标跟踪GM-PHD滤波器.首先在算法预测步骤中将高斯项分为新生及存活目标两类;然后在更新步骤中先计算存活目标与所有量测之间的残差,使用椭球门限,用门限内的量测值来更新存活目标;接着计算新生目标与剩下量测之间的残差,再次使用落入椭球门限内的量测值来更新新生目标,这样可以最大限度地将无效量测排除掉,从而减少算法运算时间.实验结果表明,该方法在保证目标跟踪精度的同时降低了算法时间复杂度,其综合性能优于传统的GM-PHD滤波算法.

关键词：多目标跟踪、高斯混合概率假设密度滤波器、椭球门限、量测划分

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61201118;陕西省教育厅科研计划项目14JK1304;西安工程大学研究生创新基金项目CX2015020

在线出版日期：2016-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：317-320,封3