作者：谭顺成,王国宏,徐海全,王娜 单位：中国兵工学会 出版：《弹箭与制导学报》2011年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDJZD2011020490 DOC编号：DOCDJZD2011020499 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《杂波环境下基于数据压缩的多传感器容积滤波算法》PDF+DOC2015年第06期 刘俊,刘瑜,董凯,孙顺 《多传感器箱粒子PHD滤波多目标跟踪算法》PDF+DOC2020年第04期 蔡如华,杨标,吴孙勇 《一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法》PDF+DOC2012年第01期 欧阳成,姬红兵,杨金龙 《多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法》PDF+DOC2010年第04期 郝燕玲,孟凡彬,张崇猛,蔡艺峰,王素鑫 《一种新的目标跟踪算法研究》PDF+DOC2009年第03期 齐立峰,冯新喜,惠小平,白剑林 《异步采样下的多红外传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第05期 徐琼燕,吴印华 《多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法》PDF+DOC2017年第06期 申屠晗,薛安克,周治利 《基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法》PDF+DOC2010年第04期 管旭军,芮国胜,周旭,张玉玲 《基于数据压缩的多传感器多假设算法》PDF+DOC2007年第12期 张晶炜,熊伟,何友 《基于PF-DC的多传感器目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第03期 姜鹏,关成斌,李晓明,曹倩

    • 针对多传感器多目标跟踪，提出一种基于数据压缩的多传感器概率假设密度(PHD)滤波算法，解决串行多传感器PHD(SMSPHD)滤波计算量过大的问题。算法首先利用数据压缩将多传感器量测数据转换成等效的单传感器量测数据，然后在此基础上进行PHD滤波。仿真结果表明，该算法可以实现对多目标的有效跟踪；此外，随传感器数目的增加，该算法增加的计算量约为SMSPHD滤波算法增加的4.3%。

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