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刘景贤

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：北京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇容积
  • 1篇重要性采样
  • 1篇概率假设密度
  • 1篇SM
  • 1篇采样

机构

  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇中北大学

作者

  • 1篇王祖林
  • 1篇徐迈
  • 1篇刘哲
  • 1篇刘景贤
  • 1篇杨蓝

传媒

  • 1篇北京航空航天...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法被引量：1
2015年
传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.
刘哲王祖林徐迈刘景贤杨蓝
关键词：概率假设密度重要性采样
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共1页<1>
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