典型文献
基于交互式CPHD的多传感器多机动目标跟踪
文献摘要：
针对多传感器高速多机动目标的跟踪问题,提出一种多传感器交互式贪婪势概率假设密度(MS-IMM-Greedy-CPHD)滤波器.该滤波器在预测阶段,通过交互式多模(IMM)算法对势概率假设密度(CPHD)滤波中目标的状态、势分布和运动模型同时进行预测;在滤波的更新阶段,利用贪婪(greedy)量测划分机制选取多传感器量测子集和拟分区,并通过拟分区量测子集对不同模型下CPHD预测的目标状态和势分布以及模型进行交互式更新.仿真结果表明,所提出MS-IMM-Greedy-CPHD滤波能够对高机动多目标进行稳定有效的跟踪,相较于多传感器势概率假设密度(MS-CPHD)滤波,跟踪结果的OSPA误差更小且势估计更加准确.
文献关键词：
交互式多模型;机动目标;多传感器;势概率假设密度滤波;贪婪量测划分机制
中图分类号：
作者姓名：
蔡如华;樊向婷;吴孙勇;王力;伍雯雯
作者机构：
桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用实验室,广西桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]蔡如华;樊向婷;吴孙勇;王力;伍雯雯-.基于交互式CPHD的多传感器多机动目标跟踪)[J].控制与决策,2022(01):47-57
A类：
OSPA,势概率假设密度滤波,贪婪量测划分机制
B类：
CPHD,多传感器,机动目标跟踪,跟踪问题,IMM,Greedy,滤波器,运动模型,greedy,器量,子集,波能,高机动,交互式多模型
AB值：
0.18987
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