典型文献
基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利算法
文献摘要：
为了解决马尔科夫跳变系统广义标签多伯努利滤波器在多机动目标跟踪场景需要计算大量模式假设分支,并且需要频繁对假设分支进行剪枝,导致算法存在计算量过高并且影响跟踪精度的问题,提出一种基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利滤波器.滤波器采用航迹分组策略,不同组的航迹独立进行关联映射与分支权重计算,降低了关联的计算复杂度,可以实现不同航迹组之间并行滤波.另外,为了处理机动目标场景引入交互多模型,给出基于交互多模型的分组滤波递推方程.仿真结果表明,所提出的滤波器跟踪精度更高,计算速度更快,可以用于跟踪多个机动目标的场景.
文献关键词：
随机有限集;δ-广义标签多伯努利滤波器;多目标跟踪;交互多模型
中图分类号：
作者姓名：
辛怀声;曹晨
作者机构：
中国电子科技集团公司电子科学研究院,北京100041
文献出处：
引用格式：
[1]辛怀声;曹晨-.基于交互多模型的分组δ-广义标签多伯努利算法)[J].系统工程与电子技术,2022(04):1128-1138
A类：
广义标签多伯努利,广义标签多伯努利滤波
B类：
交互多模型,马尔科夫跳变系统,标签多伯努利滤波器,机动目标跟踪,剪枝,计算量,跟踪精度,航迹,分组策略,关联映射,权重计算,计算复杂度,处理机,递推方程,计算速度,随机有限集,多目标跟踪
AB值：
0.183885
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