电光与控制, 2017, 24 (8): 56, 网络出版: 2017-09-21   

基于箱粒子的ET-CBMeMBer滤波算法

CBMeMBer Filter for Extended Target Tracking Using Box Particle
作者单位
1 新乡学院计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453003
2 河南工学院电子通信工程系, 河南 新乡 453000
摘要
为解决扩展目标跟踪算法量测不精确的问题, 提出一种基于箱粒子滤波的ET-CBMeMBer滤波算法。该算法基于随机集理论, 首先将扩展目标的状态集和观测集随机化, 然后基于区间分析技术, 推导了适用于区间量测的多扩展目标伪似然函数和势平衡多伯努利多扩展目标状态更新方程, 并提出了适用于区间量测的模糊ART区间量测集划分方法, 继而在量测集划分的基础上对目标进行持续稳定的跟踪。最后进行了仿真实验, 结果表明了所提算法的有效性。
Abstract
In order to solve the extended target tracking algorithm in the case of inaccurate measurement, an ET-CBMeMBer filter algorithm based on box particle filter is proposed.Based on the stochastic set theory, the state set and the set of observations of the extended target are first randomized.Then, based on the interval analysis technique, the multi-extended target pseudo-likelihood function and the potential balance Bernoulli multi-extended target status updating function are deduced out.A fuzzy ART interval measurement set partitioning method suitable for interval measurement is proposed.Then, continuous and steady target tracking is implemented on the basis of the setting of measurement sets.Finally, the simulation experiment is carried out, and the results show the effectiveness of the proposed algorithm.

刘艳君, 刘祖鹏. 基于箱粒子的ET-CBMeMBer滤波算法[J]. 电光与控制, 2017, 24(8): 56. LIU Yan-jun, LIU Zu-peng. CBMeMBer Filter for Extended Target Tracking Using Box Particle[J]. Electronics Optics & Control, 2017, 24(8): 56.

本文已被 1 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!