作者：王华旭; 杨志清; 邱昊多目标跟踪概率假设密度新生目标序贯蒙特卡洛
摘要：基于概率假设密度滤波框架的自适应新生强度（MAB-PHD）算法能有效解决新生区域未知情形下多目标跟踪问题。针对MAB-PHD在强杂波环境下势估计不准、跟踪精度低的问题,论文提出了一种基于隶属度函数的改进算法。该算法利用测量值后验信息,通过似然函数估计测量值属于新生目标的隶属度,并将其作为新生分量权重,同时结合新的预测和更新方程,降低了目标估计强度中包含的虚警信息,提高了跟踪性能。仿真结果表明,所提算法在目标状态和数目估计方面性能均优于现有算法。
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