文件名称:
用于机动目标跟踪的多模型高斯混合概率假设密度滤波器
开发工具:
文件大小: 229kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-14
详细说明：提出一种多模型高斯混合概率假设密度(PHD) 滤波器的实现方法. 该算法使用多模型方法对高斯混
合PHD 滤波器中存在目标对应的高斯分量进行预测及更新, 使用融合估计后的估计值描述机动目标PHD 分布的高
斯分量. 该算法具有PHD滤波器和多模型方法的优点, 可以用来处理目标数未知时的机动目标跟踪问题. 该算法与
单模型高斯混合PHD滤波器相比, 可提高滤波器对目标发生机动时的跟踪精度; 与已有的多模型PHD 滤波器相比,
节省计算时间30% 以上.
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