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使用高斯混合概率假设密度滤波器维护扩展目标的航迹连续性
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使用高斯混合概率假设密度滤波器维护扩展目标的航迹连续性
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用于机动目标跟踪的多模型高斯混合概率假设密度滤波器
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提出一种多模型高斯混合概率假设密度(PHD) 滤波器的实现方法. 该算法使用多模型方法对高斯混 合PHD 滤波器中存在目标对应的高斯分量进行预测及更新, 使用融合估计后的估计值描述机动目标PHD 分布的高 斯分量. 该算法具有PHD滤波器和多模型方法的优点, 可以用来处理目标数未知时的机动目标跟踪问题. 该算法与 单模型高斯混合PHD滤波器相比, 可提高滤波器对目标发生机动时的跟踪精度; 与
多目标跟踪的自适应协同高斯混合概率假设密度滤波器
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多目标跟踪的混合高斯概率假设密度滤波算法，吴盘龙，陈风，为解决目标数未知或随时间变化时的多目标跟踪问题，将多目标状态和观测信息表示为随机集的形式，建立了多目标跟踪的混合高斯概率
Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter (GM-PHD)：高斯混合概率假设密度滤波器GM-PHD的实现。-matlab开发
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这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中
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针对原始扩展目标高斯混合概率假设密度（Extended Target Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density，ET-GM-PHD）滤波算法不能解决机动目标跟踪问题，在高斯混合概率假设密度（Gaussian Mixture Probability...
一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法
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针对概率假设密度(PHD) 滤波使用聚类方法提取目标状态时, 会出现结果不准确, 且PHD 滤波无法给出状 态到航迹关联的问题, 提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联. 该方法对权值较大的标签,...
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基于熵分布的概率假设密度滤波器高斯混合实现
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<p>针对概率假设密度滤波器, 提出一种基于熵分布的高斯混合实现算法. 在该算法中, 作为混合参数先验分布的熵分布, 主要用在极大后验迭代过程中删减无关混合分量, 该删减操作可通过混合权重调整来实现. 此外, 该算法还能够解决多个具有类似参数的混合分量共同描述一个强度峰值的问题. 仿真结果表明, 所提出算法优于典型的阈值删减算法.</p>
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运动目标航迹仿真
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为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题，本文研究基于粒子概率假设密度滤波器(PF-PHDF)的多目标跟踪系统。针对PF-PHDF的局限性，提出一种基于随机有限集理论的模糊关联方法。该方法首先利用粒子滤波的方法估计多...
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