【摘 要】
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带有势估计的高斯混合概率假设密度滤波(GM-CPHD)作为一种杂波环境下目标数可变的检测前跟踪方法,将复杂的多目标状态空间的运算转换为单目标状态空间内的运算,有效避免了多
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院,中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2011BAH24B12)资助项目;国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合(U1233112,U1233109)资助项目;国家自然基金青年科学基金(11102134)资助项目;中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金(3122014D006)资助项目
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带有势估计的高斯混合概率假设密度滤波(GM-CPHD)作为一种杂波环境下目标数可变的检测前跟踪方法,将复杂的多目标状态空间的运算转换为单目标状态空间内的运算,有效避免了多目标跟踪中复杂的数据关联问题,但该方法的计算复杂度与观测数的3次方成正比,在密集杂波情况下计算量十分巨大。针对该方法计算复杂度高的问题,提出利用一种最大似然自适应门限的快速算法,该算法首先利用自适应门限对观测进行处理,然后仅利用处于门限内的有效观测进行GM-CPHD算法的更新步计算,大大降低了算法的计算复杂度。实验结果证明,本文方法在有效降低计算复杂度的同时,在多目标跟踪效果方面与GM-CPHD相当,优于GMPHD滤波算法。
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