典型文献
一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法
文献摘要：
针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD.首先基于多传感器融合一致性度量,提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法;然后对多传感器迭代融合顺序进行优化,最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法.为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题,提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD.仿真结果表明,与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比,所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果.
文献关键词：
多传感器多目标跟踪;随机有限集;自适应融合;高斯混合概率假设密度滤波器;量测迭代更新
中图分类号：
作者姓名：
申屠晗;李凯斌;荣英佼;李彦欣;郭云飞
作者机构：
杭州电子科技大学自动化学院 杭州 310018;近地面探测技术重点实验室 无锡 214035
文献出处：
引用格式：
[1]申屠晗;李凯斌;荣英佼;李彦欣;郭云飞-.一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法)[J].电子与信息学报,2022(12):4168-4177
A类：
量测迭代更新,AIU,PAIU,多传感器多目标跟踪
B类：
GM,PHD,跟踪算法,观测数据质量,器量,多传感器融合,融合一致性,一致性度量,在线评估,融合跟踪,质量差距,伪量测,随机有限集,自适应融合,高斯混合概率假设密度滤波器
AB值：
0.165965
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