資料介紹
針對高斯混合概率假設密度( GM-PHD)濾波器未檢查一對一假設以及難以跟蹤跨越目標的問題,在其基礎上提出一種約束權重的改進多目標跟蹤方法。通過構建權重矩陣,從所有生成的目標中尋找權重最大的目標。根據(jù)權重關系,重新歸一化除最大權重外所有行的目標,并使歸一化和權重約束迭代進行。在GM-PHD濾波器的更新步驟中生成目標的相應權重,完成濾波操作。通過蒙特卡羅仿真對該方法進行評估,檢測有雜波、不同目標速度和不同幀率情況下的濾波器性能,分別對穿越和密集的目標進行仿真。實驗結果表明,與使用GM-PHD濾波器和基于序貫蒙特卡洛概率假設密度( SMC-PHD)濾波器的方法相比,該方法整體跟蹤性能較優(yōu)。
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