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《第十一届全国信号和智能信息处理与应用学术会议专刊》2017年
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基于演化网络的群目标跟踪算法

李晴  张志国  张红波  孙进平  
【摘要】:对基于演化网络的群目标跟踪方法进行了研究。演化网络模型为描述群目标的分裂合并运动提供了一种有效的方法。与传统的群结构确定性更新方法不同,该方法利用群结构的不确定性估计方法,将群结构作为目标状态的一部分,形成扩展状态。基于粒子滤波框架,群结构的不确定性估计算法可提供群结构出现的概率信息,从而更好地反映出群结构的变化趋势。实验结果显示,该算法在群目标进行合并和分离的运动下均保存较好的跟踪和群结构估计效果。
【作者单位】:北京航空航天大学电子信息工程学院 中航工业雷华电子技术研究所
【关键词】:群目标跟踪 演化网络 蒙特卡洛方法 粒子滤波
【基金】:国家自然科学基金(No.61471019) 航空科学基金(No.20152051017)
【分类号】:O157.5;TN713
【正文快照】:
1引言群目标跟踪是一种复杂的密集多目标跟踪算法,近年来被广泛应用于道路交通系统、军事监视和多目标编队跟踪场景中。群目标是指一组满足给定的目标间距准则,在足够长时间内保持空间位置相对固定的多目标集合。传统的多目标环境下各个目标运动轨迹虽有交叠,但仍可以区分目标

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