赵甜甜
- 作品数：4 被引量：11H指数：3
- 供职机构：西安工程大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 强杂波环境下的LGM-PHDF算法被引量：3
- 2018年
- 为解决LGM-PHDF算法在强杂波环境下,错误率和时间复杂度增加的问题,提出一种改进算法。在预测步骤结束后,使用量测信息和预测信息得到残差向量,通过椭球门限技术得到与目标真实状态接近的有效量测;在更新步骤中,只使用有效量测对高斯项进行更新,使用标签管理机制更新目标航迹。仿真结果表明,在强杂波环境中,改进算法降低了计算复杂度,具有更好的跟踪精度。
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- 关键词：目标跟踪航迹关联
- 可提取衍生目标的带标签GM-PHD算法被引量：1
- 2016年
- 针对带标签的高斯混合概率假设密度滤波算法无法获取衍生目标的问题,提出一种可以提取衍生目标的带标签GM-PHD算法。首先,通过为高斯项加注标签的方式区别不同的目标,以辨别单个目标及其航迹。其次,在滤波过程中,对每一时刻得到的状态估计值与已形成的航迹标签进行匹配关联,实现航迹维持。最后,通过设置衍生阈值来判断状态估计中是否存在衍生目标以及可能产生的目标个数,为新生目标高斯项和可能的衍生目标高斯项重新分配标签,并创建新的航迹。仿真实验结果表明,与传统的带标签GM-PHD算法相比,在衍生目标存在的情况下,改进算法具有更好的跟踪性能。
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- 关键词：概率假设密度滤波随机有限集状态估计
- 针对交叉目标场景的带标签GM-PHD改进算法被引量：3
- 2018年
- 在多目标跟踪系统中,当目标航迹较为接近或交叉时,使用带标签高斯混合概率假设密度(GM-PHD)算法会出现目标漏检的现象。为此,提出一种改进算法来解决存在交叉目标情况下的多目标跟踪问题。在更新结束后对估计得到的高斯项标签进行管理,若估计目标数目减少,则需要判断目标航迹是否较为接近或者交叉。若目标接近或交叉,则对高斯项进行标签管理和权值重置,并重新估计目标状态和航迹,否则将目标减少视为正常的目标消亡现象,直接进行航迹管理。实验结果表明,与无标签算法及常规带标签算法相比,该算法可以更好地解决由目标交叉导致的漏检问题,并具有更高的稳定性。
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- 关键词：目标跟踪概率假设密度滤波信息融合状态估计
- 欠观测条件下的增量容积卡尔曼滤波被引量：5
- 2014年
- 在工程实践中,由于环境影响、量测设备不稳定等因素,非线性滤波系统中的量测方程可能会出现较大的系统误差,而标准的非线性滤波算法不能消除这类系统误差。针对该问题,假定过程噪声和量测噪声服从高斯分布,利用相邻量测时刻的量测值之差建立增量量测方程,采用3阶球面径向规则获得容积点及其权值。使用容积点对贝叶斯滤波过程中的积分进行数值近似,从而提出增量容积卡尔曼滤波算法。仿真实验结果表明,增量容积卡尔曼滤波算法滤波精度优于标准容积卡尔曼滤波算法与增量卡尔曼滤波算法,能够成功消除量测方程中的系统误差。
- 马丽丽赵甜甜陈金广
- 关键词：卡尔曼滤波状态估计深空探测
