典型文献
基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法
文献摘要：
针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题,本文提出了一种改进算法.首先,提出一种权值重分配方案,对目标的高斯分量权值进行重分配,以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的跟踪精度;然后,利用目标航迹的连续性,对于当前时刻丢失的目标,利用上一时刻的目标预测值进行修正以减少漏警情形;最后,充分利用多帧已估目标状态对估计目标进行分类,检测估计中存在的虚警并对其进行删除.仿真结果表明,与现有算法相比,本文改进算法具有更优的跟踪性能.
文献关键词：
概率假设密度;空间邻近目标;权值重分配;漏警修正;虚警检测
中图分类号：
作者姓名：
龚阳;崔琛
作者机构：
国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥230037
文献出处：
引用格式：
[1]龚阳;崔琛-.基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法)[J].系统工程与电子技术,2022(01):76-85
A类：
空间邻近目标,权值重分配,漏警修正
B类：
GM,PHD,多目标跟踪算法,高斯混合概率假设密度,Gaussian,mixture,probability,hypothesis,density,滤波器,改进算法,分配方案,跟踪精度,目标航迹,多帧,估计目标,删除,跟踪性能,虚警检测
AB值：
0.312402
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