作者：许建,黄放明 单位：中国电子科技集团公司第二十八研究所 出版：《指挥信息系统与技术》2014年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZHXT2014020040 DOC编号：DOCZHXT2014020049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法》PDF+DOC2017年第06期 申屠晗,薛安克,周治利 《多传感器序贯势分布概率假设密度滤波》PDF+DOC2012年第06期 章飞,孙睿 《基于随机有限集的目标跟踪方法研究及最新进展》PDF+DOC2012年第04期 王晓,韩崇昭,连峰 《多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法》PDF+DOC2010年第04期 郝燕玲,孟凡彬,张崇猛,蔡艺峰,王素鑫 《基于随机有限集的多目标跟踪算法综述》PDF+DOC2016年第03期 吴卫华,江晶,冯讯,刘重阳,秦星 《一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法》PDF+DOC2012年第01期 欧阳成,姬红兵,杨金龙 《基于随机有限集的传感器网络多目标跟踪》PDF+DOC2012年第07期 周红波,邢昌风,耿伯英,肖金石 《基于数据压缩的多传感器PHD滤波算法》PDF+DOC2011年第02期 谭顺成,王国宏,徐海全,王娜 《异步多传感器多目标PHD航迹合成算法》PDF+DOC2013年第12期 吴鑫辉,黄高明,高俊 《基于ET-GM-PHD的多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC2013年第10期 刘丽娟,刘国栋

    • 介绍了近年来国内外基于有限集统计学(FISST)的多目标跟踪方法相关研究的进展和现状。首先，给出了基于FISST的多目标跟踪问题描述；其次，介绍了基于FISST的单传感器和双传感器多目标跟踪理论和方法；最后，理论分析和仿真表明该方法具有计算复杂度低等优点。

    📙 相关资料

    1. 《多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法》PDF+DOC 针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果不佳的问题，基于FISST(Finite set statistics)跟踪理论提出一种多传感器高斯混合PHD(Probability hypothesis density)多目标跟踪方法.首先，分析了FISST下多传感器PHD的形式化滤波器，在此基础上构建一......
    2. 《多传感器序贯势分布概率假设密度滤波》PDF+DOC 针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题，提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况，并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假设密度(Gaussian mixture sequential PHD，GMSPHD)滤波......
    3. 《基于随机有限集的目标跟踪方法研究及最新进展》PDF+DOC 本文概述了基于随机有限集的目标跟踪方法的产生、发展和研究现状.论文概要总结了基于随机有限集的目标跟踪方法的基础理论，主要包括随机有限集的理论基础，概率假设密度滤波器的理论基础，概率假设密度滤波器的实现方式以及基于随机有限集的目标跟踪算法的性能评价指标.文中同时简要介绍了概率假设密度滤波器在目标跟踪领......
    4. 《多传感器多目标跟踪的粒子PHD滤波算法》PDF+DOC 针对单传感器跟踪系统的缺陷，提出了基于粒子概率假设密度(PHD)滤波的多传感器多目标跟踪算法。这种算法不仅避免了多传感器多目标跟踪的数据关联问题，而且在漏检、目标密集、航迹交叉、小范围内目标数多的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标状态和目标数。仿真实验比较了单传感器粒子PHD滤波与多传感器的粒子PH......
    5. 《基于随机有限集的多目标跟踪算法综述》PDF+DOC 基于随机有限集(RFS)的多目标跟踪算法是近年来国际上多传感器信息融合领域的研究热点。分别论述了RFS框架下3种重要的近似滤波器即概率假设密度(PHD)、势化PHD(CPHD)和多目标多伯努利(Me MBer)滤波器的研究进展，并对它们进行了比较和总结；然后，着重梳理了它们在机动目标跟踪、非标准目标......
    6. 《一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法》PDF+DOC 概率假设密度(probability hypothesis density，PHD)滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器，多传感器PHD滤波虽然理论上可行，但计算复杂度过高，实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行，但滤波结果与参与更新的传感器顺序有很大关......
    7. 《基于随机有限集的传感器网络多目标跟踪》PDF+DOC 利用有限集统计理论对声学W SN下的多目标跟踪进行了研究。首先利用F ISST理论对声学W SN下的多目标跟踪进行建模，然后利用粒子滤波对随机集最优贝叶斯滤波进行近似，提出了一种新的多目标跟踪方法。在粒子滤波执行过程中，为了有效地平衡计算量和跟踪精度，根据目标数目自适应地调整每一时刻的粒子数目。仿真......
    8. 《基于数据压缩的多传感器PHD滤波算法》PDF+DOC 针对多传感器多目标跟踪，提出一种基于数据压缩的多传感器概率假设密度(PHD)滤波算法，解决串行多传感器PHD(SMSPHD)滤波计算量过大的问题。算法首先利用数据压缩将多传感器量测数据转换成等效的单传感器量测数据，然后在此基础上进行PHD滤波。仿真结果表明，该算法可以实现对多目标的有效跟踪；此外，随......
    9. 《异步多传感器多目标PHD航迹合成算法》PDF+DOC 针对传统异步多传感器航迹合成算法存在计算量大及航迹丢失等问题，提出了一种基于概率假设密度(PHD)的多目标航迹合成算法。将监测区域划分为单传感器区域、多传感器交叉区域以及探测盲区3类。在随机集理论框架下，推导了3类区域的多传感器多目标PHD递推式，并给出了区域之间航迹初始和航迹维持方法。最后推导了线......
    10. 《基于ET-GM-PHD的多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC 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......

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。