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| 自适应高斯厄米特粒子 PHD 滤波多目标跟踪算法 | |
| 作者姓名： | 刘欣 冯新喜 王鹏 |
| 作者单位： | 空军工程大学信息与导航学院,陕西西安,710077 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61403414) |
| 摘 要： | 针对高斯厄米特粒子概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)算法可能导致滤波计算复杂度较高、精度不强,性能较差的问题,提出一种自适应高斯厄米特粒子PHD的改进算法,该算法通过在高斯变换的过程中引入阈值,以该闽值为界剔除权值较小的积分点,对大于阈值的积分点进行归一化处理,在保证滤波精度的基础之上,减小权值较小点在计算上带来的冗余;另外在高斯厄米特滤波的过程中引入了自适应因子,适当调整高斯厄米特滤波过程中的增益,自适应调节滤波的均值与方差,以提高滤波过程的精度.仿真结果表明:改进后的算法相比于高斯厄米特粒子PHD算法在精度上有明显提高,同时简化了计算复杂度,达到预期的目的. |
| 关 键 词： | 自适应滤波 高斯厄米特滤波 粒子PHD 多目标跟踪 |
| 收稿时间： | 2015-03-11 |
| 修稿时间： | 2015-12-23 |
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