【摘 要】
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针对传统跟踪算法受背景杂波与不同目标类型混淆影响较大的问题,提出了一种利用N型序贯蒙特卡罗PHD(SMC-PHD)滤波的多目标跟踪。基于随机有限集理论提出一种新的扩展概率假设密度(PHD)滤波器模型,即N型PHD滤波,从概率生成函数中导出更新的PHD;利用序贯蒙特卡罗(SMC)方法产生随机样本,结合N型PHD滤波,提出N型SMC-PHD滤波算法,以减少不同目标类型的混淆检测;利用量测驱动的SMC-
【机 构】
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重庆邮电大学移通学院大数据与软件学院,重庆合川401520
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针对传统跟踪算法受背景杂波与不同目标类型混淆影响较大的问题,提出了一种利用N型序贯蒙特卡罗PHD(SMC-PHD)滤波的多目标跟踪。基于随机有限集理论提出一种新的扩展概率假设密度(PHD)滤波器模型,即N型PHD滤波,从概率生成函数中导出更新的PHD;利用序贯蒙特卡罗(SMC)方法产生随机样本,结合N型PHD滤波,提出N型SMC-PHD滤波算法,以减少不同目标类型的混淆检测;利用量测驱动的SMC-PHD滤波器,通过门控方法对量测的属性进行区分,从而抑制杂波对已有目标跟踪的影响。基于MATALB仿真平
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