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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：21-1138/TP
国际刊号：1002-0411
发布日期:
作者：张文, 赵宣植, 刘增力, 金文骏
关键词：机动多目标跟踪, 概率假设密度, 稀疏高斯厄米特滤波, 交互式多模型
针对基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题，提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下，采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新，构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器；然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中，解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪，相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度，且目标数目估计更准确.
来源：2019年第3期
《信息与控制》期刊编辑部
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