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多模型概率假设密度平滑器

连峰 韩崇昭 刘伟峰 元向辉

连峰, 韩崇昭, 刘伟峰, 元向辉. 多模型概率假设密度平滑器. 自动化学报, 2010, 36(7): 939-950. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00939
引用本文: 连峰, 韩崇昭, 刘伟峰, 元向辉. 多模型概率假设密度平滑器. 自动化学报, 2010, 36(7): 939-950. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00939
LIAN Feng, HAN Chong-Zhao, LIU Wei-Feng, YUAN Xiang-Hui. Multiple-model Probability Hypothesis Density Smoother. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(7): 939-950. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00939
Citation: LIAN Feng, HAN Chong-Zhao, LIU Wei-Feng, YUAN Xiang-Hui. Multiple-model Probability Hypothesis Density Smoother. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(7): 939-950. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00939

多模型概率假设密度平滑器

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00939
详细信息
    通讯作者:

    连峰

Multiple-model Probability Hypothesis Density Smoother

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    Corresponding author: LIAN Feng
  • 摘要: 针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题, 本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density, MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合, 提出了MM-PHD前向--后向平滑器. 为了避免引入复杂的随机有限集(Random finite set, RFS)理论, 本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式. 由于MM-PHD前向--后向平滑器的递推公式中包含有多个积分, 因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式. 故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现. 100次蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)仿真实验表明, 与MM-PHD滤波器相比, MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态, 但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后, 并且需要耗费更大的计算代价.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-06-05
  • 修回日期:  2009-11-10
  • 刊出日期:  2010-07-20

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