基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪
摘要：针对当前扩展目标跟踪算法中,量测划分数过多、计算量过大,目标交叉时刻易产生漏估等问题,提出一种基于mean shift和图结构的GMPHD扩展目标跟踪算法。首先,引入核密度估计剔除杂波量测;其次,采用mean shift算法对扩展目标量测集进行划分,并依据图结构更新后反馈回的信息判断是否需要进行子划分;然后,采用扩展目标GMPHD算法进行滤波处理;最后,对滤波结果进行一步预测,更新图结构,并使用更新后的图结构信息指导下一时刻的量测划分。matlab仿真表明,所提算法大幅减少了量测划分数,降低了运算量,解决了扩展目标交叉时刻的漏估问题。
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系西北工业大学学报杂志社
相关推荐
更多
