基于双马尔科夫链的势概率假设密度滤波

作者：刘江义; 王春平^*

来源：电子与信息学报, 2019, 41(02): 492-497.

• 双马尔科夫链
• 势概率假设密度
• 高斯混合

针对已有的基于双马尔科夫链(PMC)模型的势概率假设密度(PMC-CPHD)滤波算法无法实现的问题,将PMC-CPHD算法改进为多项式形式以便于算法的实现,并给出了改进算法的高斯混合(GM)实现。实验结果表明给出的GM实现能够有效实现多目标跟踪,并且比基于PMC模型的概率假设密度(PMC-PHD)算法的GM实现提高了目标个数估计的稳定性。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学