基于UKF-GM-PHD滤波算法的非线性多目标跟踪方法研究

来源 :舰船电子工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huwenrou

【摘要】

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目前,基于概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波的多目标跟踪技术已成为多目标跟踪研究的热门领域。论文将传统非线性处理方法无迹卡尔曼滤波(Unscentesd K

【作者】

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齐海明张安清

【机构】

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海军91648部队,海军大连舰艇学院信息系统系

【出处】

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舰船电子工程

【发表日期】

：

2019年9期

【关键词】

：

高斯混合概率假设密度无迹卡尔曼滤波多目标跟踪 gaussian mixture probability hypothesis density unscent

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(编号:61303192)资助

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目前,基于概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波的多目标跟踪技术已成为多目标跟踪研究的热门领域。论文将传统非线性处理方法无迹卡尔曼滤波(Unscentesd Kalman Filter,UKF)与高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture PHD,GM-PHD)滤波算法相结合,提出了无迹卡尔曼滤波高斯混合概率假设密度(UKF-GM-PHD)滤波算法,实现GM-PHD滤波器在非线性系统的应用。通过仿真验证了提出算法的有效性,将算法与扩展卡尔曼滤波

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