本文主要研究内容
作者彭华甫,黄高明,田威,邱昊,满欣（2019）在《标签多伯努利机动目标跟踪与分类算法》一文中研究指出：针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了错误机动模型对目标状态预测的影响;同时,建立目标位置与属性的联合量测似然函数,增大了目标与杂波的区分度,从而增强杂波抑制能力;最后,基于多模型标签多伯努利滤波器框架推导了新的预测、更新方程。仿真实验结果表明:所提算法在高杂波环境下仍能对多机动目标进行有效跟踪,其目标数估计误差及最优子模式分配距离分别约为多模型概率假设密度联合检测、跟踪、分类滤波器的1/2和1/4,为多模型势平衡多伯努利联合检测、跟踪、分类滤波器的3/4和1/2。
Abstract
zhen dui mi ji za bo xia xian you de duo ji dong mu biao gen zong suan fa xing neng cui jian yan chong de wen ti ,di chu le yi chong biao qian duo bai nu li mu biao gen zong yu fen lei suan fa 。shou xian ,yin ru lei bie xin xi dui mu biao zhuang tai jin hang kuo wei ;ran hou li yong lei bie shu xing dui mu biao ji dong mo xing zhuai yi mi du jin hang xiu zheng ,bing tui dao xin de zhuang tai zhuai yi mi du han shu ,yi zhi le cuo wu ji dong mo xing dui mu biao zhuang tai yu ce de ying xiang ;tong shi ,jian li mu biao wei zhi yu shu xing de lian ge liang ce shi ran han shu ,zeng da le mu biao yu za bo de ou fen du ,cong er zeng jiang za bo yi zhi neng li ;zui hou ,ji yu duo mo xing biao qian duo bai nu li lv bo qi kuang jia tui dao le xin de yu ce 、geng xin fang cheng 。fang zhen shi yan jie guo biao ming :suo di suan fa zai gao za bo huan jing xia reng neng dui duo ji dong mu biao jin hang you xiao gen zong ,ji mu biao shu gu ji wu cha ji zui you zi mo shi fen pei ju li fen bie yao wei duo mo xing gai lv jia she mi du lian ge jian ce 、gen zong 、fen lei lv bo qi de 1/2he 1/4,wei duo mo xing shi ping heng duo bai nu li lian ge jian ce 、gen zong 、fen lei lv bo qi de 3/4he 1/2。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西安交通大学学报的彭华甫,黄高明,田威,邱昊,满欣，发表于刊物西安交通大学学报2019年02期论文，是一篇关于多目标跟踪论文,机动目标论文,分类论文,标签多伯努利论文,目标类别论文,西安交通大学学报2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西安交通大学学报2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：多目标跟踪论文; 机动目标论文; 分类论文; 标签多伯努利论文; 目标类别论文; 西安交通大学学报2019年02期论文;