%0 Journal Article
%T 未知探测概率下多目标PHD跟踪算法
%A 吴鑫辉
%A 黄高明
%A 高俊
%J 控制与决策
%P 57-63
%D 2014
%R 10.13195/j.kzyjc.2012.1487
%X 针对未知探测概率下多目标跟踪问题,提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD)滤波器.算法推导了未知探测概率PHD递推式,提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件,并依此建立了目标跟踪的马尔科夫模型,给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解,进而在高斯混和PHD(GMPHD)框架下推导了算法闭集解.仿真实验表明,所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下,仍能实时地跟踪各目标,具有良好的工程应用前景.
%K 多目标跟踪
%K 概率假设密度滤波
%K 马尔科夫模型
%K 时变卡尔曼滤波
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12618.shtml