科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在噪声、杂波和漏检等因素干扰的目标跟踪下，标准概率假设密度滤波器的目标状态估计精度及其计算效率低，难以满足目标跟踪系统的要求。文章提出一种基于均方误差的多目标概率假设密度滤波器，主要包括目标量测和杂波划分以及目标分量选择与更新策略。目标量测和杂波划分策略识别源于真实目标的量测以构建目标量测集；目标分量选择与更新策略通过似然函数和卡尔曼增益选择和更新目标。结果表明，相对复杂跟踪场景下本文算法不仅具有较高的目标状态估计精度，而且具有相对较高的计算效率。
-
单位机电工程学院; 商丘职业技术学院
