| 多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法 |
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| 引用本文： | 庄泽森,张建秋,尹建君.多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法[J].航空学报,2009,30(7):1264-1270. |
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| 作者姓名： | 庄泽森 张建秋 尹建君 |
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| 作者单位： | 复旦大学 电子工程系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60572023) |
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| 摘 要： | 提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤，以粒子概率假设密度滤波算法为框架，并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明，与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比，在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。
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| 关 键 词： | 信号处理 粒子概率假设密度滤波算法 核密度估计 仿真 多目标跟踪 |
| 收稿时间： | 2008-04-29 |
| 修稿时间： | 2008-12-01 |
A Kernel Particle Probability Hypothesis Density Filter for Multi-target Tracking |
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| Zhuang Zesen,Zhang Jianqiu,Yin Jianjun.A Kernel Particle Probability Hypothesis Density Filter for Multi-target Tracking[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2009,30(7):1264-1270. |
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| Authors: | Zhuang Zesen Zhang Jianqiu Yin Jianjun |
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| Institution: | Electronic Engineering Department, Fudan University |
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| Abstract: | A new multi-target tracking (MTT) algorithm called the kernel particle probability hypothesis density filter (KP-PHDF) is proposed for MTT applications. Based on the particle probability hypothesis density filter framework,the algorithm utilizes the kernel density estimation (KDE) theory and the mean-shift algorithm to further estimate the probability hypothesis density (PHD) and then to extract target state estimates. The simulation results of the proposed method show that,compared with the sequential Mont... |
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| Keywords: | signal processing particle probability hypothesis density filter kernel density estimation simulation multi-target tracking |
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