作者:周治利,薛安克,申屠晗,彭冬亮 单位:火力与指挥控制研究会 出版:《火力与指挥控制》2017年第08期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHLYZ2017080090 DOC编号:DOCHLYZ2017080099 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《具有形状信息的多传感器群目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第17期 陈金广,江梦茜,马丽丽,徐步高 《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 《多传感器多目标跟踪中的概率数据互联》PDF+DOC1996年第09期 胡文龙,毛士艺 《基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法》PDF+DOC2010年第11期 张俊根,姬红兵,蔡绍晓 《多传感器多目标跟踪的JPDA算法》PDF+DOC2004年第07期 巴宏欣,赵宗贵,杨飞,曹雷 《密集杂波环境下多目标跟踪算法》PDF+DOC2004年第09期 艾剑良,沈键,艾玲英 《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 《基于数据压缩的多传感器PHD滤波算法》PDF+DOC2011年第02期 谭顺成,王国宏,徐海全,王娜 《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 《数据关联算法研究》PDF+DOC 袁黎苗,高会军,袁领峰
  • 针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题,提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架,各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计,然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算,最后通过构建自适应混合参数,引入协方差交叉算法对关联状态进行融合。仿真实验表明,与单传感器高斯混合PHD多目标跟踪算法相比,所提算法有效提高了目标数量和状态的估计精度。

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