作者:吴鑫辉,黄高明,高俊 单位:中国航空学会;北京航空航天大学 出版:《航空学报》2013年第12期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHKXB2013120170 DOC编号:DOCHKXB2013120179 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《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 《小波分析在多传感器多目标跟踪的航迹相关算法中的应用》PDF+DOC2005年第05期 马霞,宋文彬,吴必富 《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 《面向信息栅格的多目标跟踪体系架构》PDF+DOC2012年第11期 张艳红,刘光斌,李琳琳 《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 《一种基于随机集的目标跟踪算法研究》PDF+DOC2010年第02期 杨学锋,白剑林 《一种基于随机集的PHD多目标多传感器关联算法》PDF+DOC2014年第02期 吉嘉,黄高明,吴鑫辉,马捷 《基于有限集统计学的多目标跟踪方法》PDF+DOC2014年第02期 许建,黄放明 《基于概率假设密度滤波方法的多目标跟踪技术综述》PDF+DOC2013年第11期 杨峰,王永齐,梁彦,潘泉
  • 针对传统异步多传感器航迹合成算法存在计算量大及航迹丢失等问题,提出了一种基于概率假设密度(PHD)的多目标航迹合成算法。将监测区域划分为单传感器区域、多传感器交叉区域以及探测盲区3类。在随机集理论框架下,推导了3类区域的多传感器多目标PHD递推式,并给出了区域之间航迹初始和航迹维持方法。最后推导了线性高斯条件下各区域PHD航迹合成递推式的闭集解。仿真实例表明,相比乘积多传感器PHD算法,该算法能有效地减小计算量,并且能跟踪探测盲区中的目标,具有良好的工程应用前景。

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