作者：樊鹏飞; 李鸿艳扩展目标形态信息类别信息联合跟踪与分类
摘要：在使用估计器对扩展目标进行跟踪时,算法的精度会受到系统演化模型选择的影响.针对该问题,本文提出将扩展目标的形态信息直接作为目标的类别信息,每一类别确定了目标相关的运动模型,在多模型（Multiple Model,MM）高斯逆威沙特概率假设密度（Gaussian Inverse Wishart PHD,GIW-PHD）滤波器的基础上,实现对扩展目标的联合跟踪与分类.仿真实验通过比较所提算法与GIW-PHD、MM-GIW-PHD两种滤波方法的性能,验证了本文所提算法的有效性.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
