作者：吴孙勇; 宁巧娇; 蔡如华; 刘义强; 孙希延多目标跟踪箱粒子区间分析概率假设密度滤波箱粒子划分
摘要：针对现有箱粒子概率假设密度（BOX-PHD）滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
