【摘 要】
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提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法。针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372003)资助课题
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提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法。针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、运算量大的问题,采用箱粒子实现CPHD滤波器,减少了粒子数,降低了运算量。算法通过对群目标状态采用CPHD滤波进行预测更新,并使用所获得的群信息修正群内目标的状态,进而实现对群质心的跟踪和群目标的势估计。仿真对比实验表明,所提算法在达到与传统算法相似估计性能的条件下,大幅降低了算法的运算量,同时在强杂波环境下也具有更为突出的优势。
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