均方根嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪方法

• Published in: 自动化学报 Vol. 43; no. 2; pp. 238 - 247
• Main Author: 熊志刚 黄树彩 赵炜 苑智玮 徐晨洋
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 空军工程大学防空反导学院 西安710051 2017
• Subjects: 均方根嵌入式容积滤波; 多目标跟踪; 概率假设密度; 等概率采样; sampling with equal probability; probability hypothesis density (PHD); Multi-target tracking; 均方根嵌入式容积滤波; 等概率采样; 多目标跟踪; square-root imbedded cubature filter; 概率假设密度

针对基于概率假设密度算法（Probability hypothesis density,PHD）的非线性多目标跟踪精度低、滤波发散等问题,提出了一种新的PHD算法—改进的均方根嵌入式容积粒子PHD算法（Advanced square-root imbedded cubature particle PHD,ASRICP-PHD）.新的算法在初始化采样时将整个采样区域等概率划分为若干个区域,然后利用既定的准则从每个区域抽取粒子,并利用均方根嵌入式容积滤波方法对每个粒子进行滤波,来拟合重要密度函数,预测和更新多目标状态的PHD.仿真结果表明该算法能对多目标进行有效跟踪,相比拟随机采样法和伪随机采样,...