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基于概率假设密度滤波平滑器的检测前跟踪算法

鏃ユ湡;2019-09-28  鏉ユ簮锛毼粗  浣滆咃細admin

  基于概率假设密度滤波(PHD)的检测前跟踪(TBD)技术可以有效解决未知弱小多目标检测问题。PHD-TBD算法粒子权重计算受量测噪声影响明显,导致目标数估计存在起伏现象,制约了PHD-TBD算法性能。对PHD-TBD技术进行研究,引进概率假设密度滤波平滑器,提出基于平滑的PHD-TBD算法。该算法对当前帧目标数估计时,综合利用前向递推和后向平滑结果对粒子权重进行更新,在一定程度上克服了随机量测噪声的影响。通过仿真验证,该算法能够有效发现目标,准确估计目标数目和位置,性能有较大提高。

  备注:林再平(1982—),男,博士研究生,主要从事空间红外图像获取与处理、目标检测与跟踪等方面的研究。

  林两魁, 徐晖, 安玮 等. 基于粒子群优化的空间邻近目标红外超分辨算法[ J ]. 光学学报, 2010, 30(6): 1645~1650

  林两魁, 徐晖, 安玮 等. 基于随机有限集的中段弹道目标群星载红外像平面跟踪方法 [J]. 红外与毫米波学报, 2010, 29(6): 465~470

  田淑荣, 王国宏, 何友. 多目标跟踪的概率假设密度粒子滤波 [J]. 海军航空工程学院学报, 2007, 22(4): 418~429

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  林再平,周一宇,安玮,徐洋.基于概率假设密度滤波平滑器的检测前跟踪算法[J].光学学报,2012,32(10):1012003

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