【摘 要】
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针对单传感器跟踪系统的缺陷和扩展多目标跟踪问题的复杂性,提出了基于高斯混合扩展目标概率假设密度(ET-GM-PHD)的多传感器多目标跟踪方法。该算法的最大优点在于它可以避免
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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针对单传感器跟踪系统的缺陷和扩展多目标跟踪问题的复杂性,提出了基于高斯混合扩展目标概率假设密度(ET-GM-PHD)的多传感器多目标跟踪方法。该算法的最大优点在于它可以避免传统多目标跟踪算法中的数据关联过程,不用进行复杂的测量与扩展目标之间的关联过程即可同时获得扩展目标的个数和状态估计。在线性高斯假设条件下给出了扩展目标PHD滤波器的GM实现,并通过仿真实验比较了单传感器ET-GM-PHD滤波器与多传感器ET-GM-PHD滤波器的跟踪性能,验证了该算法的跟踪性能和精度。
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