作者：连峰,韩崇昭,刘伟峰,元向辉 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2010年第05期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2010050140 DOC编号：DOCMOTO2010050149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter，SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态，该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models，GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布，这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态.期望最大化(Expectation maximum，EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo，MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数.混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到.100次蒙特卡洛(Monte Carlo，MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标.相比EM算法，MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态，但它的计算量要大于EM算法。

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