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公开(公告)号：CN113959428A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111135243.2
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪非刚性多扩展目标的PHD滤波方法，首先，利用时空高斯过程对目标扩展的关键点进行建模，并利用运动学内部参考点来构建扩展目标的状态，然后采用概率假设密度滤波器传播非刚性多扩展目标随机有限集的一阶矩；此外，建立量测跟踪门挑选目标以及对应的量测，然后对目标和量测分群，给出一种合适的非刚性多扩展目标最优划分的预测似然，并提供了滤波器递归以及必要的近似和假设，最后通过将后验密度转换为高斯混合形式，得到了其闭式解及其相应的平滑滤波器的闭式解，在杂波、漏检和噪声存在的情况下能够准确估计非刚性目标的数量、运动状态和形状。
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公开(公告)号：CN113959428B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111135243.2
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于跟踪非刚性多扩展目标的PHD滤波方法，首先，利用时空高斯过程对目标扩展的关键点进行建模，并利用运动学内部参考点来构建扩展目标的状态，然后采用概率假设密度滤波器传播非刚性多扩展目标随机有限集的一阶矩；此外，建立量测跟踪门挑选目标以及对应的量测，然后对目标和量测分群，给出一种合适的非刚性多扩展目标最优划分的预测似然，并提供了滤波器递归以及必要的近似和假设，最后通过将后验密度转换为高斯混合形式，得到了其闭式解及其相应的平滑滤波器的闭式解，在杂波、漏检和噪声存在的情况下能够准确估计非刚性目标的数量、运动状态和形状。
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公开(公告)号：CN113900090A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111169378.0
申请日：2021-10-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应新生多扩展目标跟踪方法，通过一种新的量测驱动的自适应新生分布方法来处理新生目标位置未知的跟踪问题，首先通过似然和接近度来表示量测与目标的相关性，再利用这种相关性在量测值附近产生新生目标，随后通过贝塔分布描述未知检测概率，通过伽马高斯逆威夏特分布描述扩展目标状态，然后将目标状态和检测概率建模为增广状态，实现未知检测概率下多扩展目标的跟踪问题；此外在每一次迭代中，通过吉布斯采样器截断校正后的PMBM滤波密度，得到高权值的正1‑1向量，在不损失精度的情况下提高了滤波器的效率，解决了现有技术中的检测概率和新生目标位置都未知的多扩展目标跟踪效果较差的技术问题。
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