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未知探测概率下多目标PHD 跟踪算法
针对未知探测概率下多目标跟踪问题, 提出一种基于时变滤波算法的多目标
概率假设密度
(PHD) 滤波器. 算法推导了未知探测概率PHD递推式, 提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件, 并依此建立了目标跟 踪的马尔科夫模型, 给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解, 进而在高斯混和PHD(GMPHD) 框架下推导了算法闭集解. 仿真实验表明, 所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下, 仍能实时地跟踪各目标, 具有良好的工程应用前景.
2021-11-05 09:16:54
353KB
多目标跟踪|概率假设密度滤波|马尔科夫模型|时变卡尔曼滤波
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Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter (GM-PHD):高斯混合
概率假设密度
滤波器GM-PHD的实现。-matlab开发
这是高斯混合
概率假设密度
过滤器 (GM-PHD) 的一种实现: B.-N。 Vo,W.-K. Ma,“高斯混合
概率假设密度
滤波器”,IEEE 信号处理汇刊,第 54 卷,第 11 期,2006 年 11 月,第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现,以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改,但它们是出于技术原因,不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示(使用协方差矩阵)以及目标存在的不确定性(使用权重)和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论,可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助,但 Vo & Ma 的论文对于理解真正
2021-08-20 13:03:11
169KB
matlab
1
高斯和
概率假设密度
滤波(gmphd)算法实现程序
基于高斯和的
概率假设密度
滤波算法的实现程序,测试过,有注释。用于多对象连续位置估计等应用。
2019-12-21 19:59:10
12KB
滤波
缩维
1
高斯混合
概率假设密度
滤波器
高斯混合
概率假设密度
滤波器 目标跟踪matlab代码及对应论文。可以直接按照说明运行出结果。
2019-12-21 19:50:33
1015KB
高斯混合
概率假设密度
滤波器
目标跟踪
1
随机集目标跟踪开发包
随机有限集目标跟踪相关代码,初学者可根据matlab代码和对应文章相互印证学习!
2019-12-21 19:49:21
384KB
随机有限集
概率假设密度
多贝努利
1
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