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基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法
粒子概率假设密度滤波器 高斯混合模型 期望最大化算法
2009/9/28
本文提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter, SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计. 这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models, GMM)...
本文提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential MonteCarlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussianmixture models, GMM)拟合 S...