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基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法

连峰 韩崇昭 刘伟峰 元向辉

连峰, 韩崇昭, 刘伟峰, 元向辉. 基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法. 自动化学报, 2010, 36(5): 731-741. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00731
引用本文: 连峰, 韩崇昭, 刘伟峰, 元向辉. 基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法. 自动化学报, 2010, 36(5): 731-741. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00731
LIAN Feng, HAN Chong-Zhao, LIU Wei-Feng, YUAN Xiang-Hui. Tracking Partly Resolvable Group Targets Using SMC-PHDF. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(5): 731-741. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00731
Citation: LIAN Feng, HAN Chong-Zhao, LIU Wei-Feng, YUAN Xiang-Hui. Tracking Partly Resolvable Group Targets Using SMC-PHDF. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(5): 731-741. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00731

基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00731
详细信息
    通讯作者:

    连峰

Tracking Partly Resolvable Group Targets Using SMC-PHDF

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    Corresponding author: LIAN Feng
  • 摘要: 提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter, SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法. 该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计. 这里群的状态包括群的质心状态和形状. 为了估计群的个数和状态, 该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models, GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布, 这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态. 期望最大化(Expectation maximum, EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数. 混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到. 100次蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标. 相比EM算法, MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态, 但它的计算量要大于EM算法.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-03-06
  • 修回日期:  2009-06-24
  • 刊出日期:  2010-05-20

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