作者：盛卫东,许丹,周一宇,安玮,龙云利 单位：中国航空学会;北京航空航天大学 出版：《航空学报》2011年第03期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHKXB2011030150 DOC编号：DOCHKXB2011030159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波是一种基于随机有限集理论的次优贝叶斯多目标跟踪方法，本文研究了该算法在扫描型光学传感器像平面的多目标跟踪问题。针对典型的锥扫模式和推扫模式，根据其扫描特性建立目标的运动模型和测量模型。介绍高斯混合概率假设密度滤波的基本原理，针对原算法在强杂波环境中的低效率问题，借鉴传统多目标跟踪方法中的波门技术，提出相应的改进措施。最后构建包含交叉目标、并行目标和相对运动目标等情况的多目标场景，对两种扫描模式分别进行了Monte Carlo仿真，结果表明本文提出的算法能够适应目标个数变化，抑制杂波的能力强，且改进后算法效率提高了约10倍。

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