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基于STGP-ETCBMeMBer滤波器的扩展目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
吴孙勇
吕晓燕
+1 位作者
薛秋条
周于松
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第7期1319-1330,共12页
外形估计是扩展目标跟踪的难点之一,不精确的建模方法会导致较差的估计效果。针对不规则多扩展目标的跟踪问题,本文提出了一种基于时空高斯过程模型的势平衡多扩展目标多伯努利(Spatio-Temporal Gaussian Process Cardinality Balanced ...
外形估计是扩展目标跟踪的难点之一,不精确的建模方法会导致较差的估计效果。针对不规则多扩展目标的跟踪问题,本文提出了一种基于时空高斯过程模型的势平衡多扩展目标多伯努利(Spatio-Temporal Gaussian Process Cardinality Balanced Multi-Extended Target Multi-Target Multi-Bernoulli, STGP-ETCBMeMBer)滤波算法。首先,利用随机有限集方法将增广后的多扩展目标状态集合和量测集合分别建模为多伯努利随机有限集合和泊松随机有限集合,并在此基础上利用STGP方法对星凸形扩展目标的量测源建模,提高算法对扩展目标的外形估计精度。之后,在算法更新阶段,假设同一目标量测子集对应的多个似然函数服从高斯分布,推导得到了STGPETCBMeMBer滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture, GM)实现。最后,通过构造仿真对比实验验证了所提算法的有效性,仿真结果表明所提算法在扩展目标的外形估计上有更精确的效果。
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关键词
扩展目标
时空高斯过程
CBMeMBer滤波器
高斯混合
下载PDF
职称材料
基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
吴孙勇
周于松
+2 位作者
谢芸
蔡如华
樊向婷
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2356-2364,共9页
针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩...
针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。
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关键词
泊松多伯努利混合滤波
伽马高斯逆威夏特
扩展目标跟踪
强跟踪滤波
交互式多模型
原文传递
题名
基于STGP-ETCBMeMBer滤波器的扩展目标跟踪算法
被引量：
2
1
作者
吴孙勇
吕晓燕
薛秋条
周于松
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西密码学与信息安全重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023年第7期1319-1330,共12页
基金
国家自然科学基金(62263007,62061010,62161007)
中央引导地方科技发展基金项目(2022YZX2001)
+2 种基金
广西科技厅项目(AA19182007)
广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS202132)
桂林电子科技大学数学与计算科学学院研究生创新项目(2022YJSCX02)。
文摘
外形估计是扩展目标跟踪的难点之一,不精确的建模方法会导致较差的估计效果。针对不规则多扩展目标的跟踪问题,本文提出了一种基于时空高斯过程模型的势平衡多扩展目标多伯努利(Spatio-Temporal Gaussian Process Cardinality Balanced Multi-Extended Target Multi-Target Multi-Bernoulli, STGP-ETCBMeMBer)滤波算法。首先,利用随机有限集方法将增广后的多扩展目标状态集合和量测集合分别建模为多伯努利随机有限集合和泊松随机有限集合,并在此基础上利用STGP方法对星凸形扩展目标的量测源建模,提高算法对扩展目标的外形估计精度。之后,在算法更新阶段,假设同一目标量测子集对应的多个似然函数服从高斯分布,推导得到了STGPETCBMeMBer滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture, GM)实现。最后,通过构造仿真对比实验验证了所提算法的有效性,仿真结果表明所提算法在扩展目标的外形估计上有更精确的效果。
关键词
扩展目标
时空高斯过程
CBMeMBer滤波器
高斯混合
Keywords
extended target
spatio-temporal Gaussian
CBMeMBer filtering
Gaussian mixture
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
吴孙勇
周于松
谢芸
蔡如华
樊向婷
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西精密导航技术与应用重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2356-2364,共9页
基金
国家自然科学基金(62263007,62061010,62161007)
中央引导地方科技发展资金项目(2022ZYZX2001)
+3 种基金
广西自然科学基金(2019GXNSFBA245072)
广西精密导航技术与应用重点实验室主任基金
大学生创新训练项目(201910595164)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划。
文摘
针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。
关键词
泊松多伯努利混合滤波
伽马高斯逆威夏特
扩展目标跟踪
强跟踪滤波
交互式多模型
Keywords
Poisson multi-Bernoulli mixture filtering
Gamma Gaussian inverse Wishart
extended target tracking
strong tracking filter
interactive multiple models
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于STGP-ETCBMeMBer滤波器的扩展目标跟踪算法
吴孙勇
吕晓燕
薛秋条
周于松
《信号处理》
CSCD
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法
吴孙勇
周于松
谢芸
蔡如华
樊向婷
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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