基于PHD的粒子濾波檢測前跟蹤改進(jìn)算法
關(guān)鍵詞：概率假設(shè)密度 粒子濾波 粒子群優(yōu)化 基于密度聚類 檢測前跟蹤
摘要：針對在低信噪比目標(biāo)檢測問題中,基于PHD的粒子濾波檢測前跟蹤算法(PHD-TBD)存在目標(biāo)位置估計(jì)誤差較大的缺陷,提出一種結(jié)合粒子群優(yōu)化算法的基于PHD的粒子濾波檢測前跟蹤方法(PSO-PHD-TBD)。該算法在濾波預(yù)測和更新步驟之間加入基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法,結(jié)合量測信息將預(yù)測完成的粒子集的分布進(jìn)行優(yōu)化,將所有粒子轉(zhuǎn)移到后驗(yàn)概率密度較大的區(qū)域,進(jìn)而改善了多目標(biāo)位置估計(jì)的性能;然后使用基于密度聚類的DBSCAN算法對粒子聚類,提取目標(biāo)狀態(tài)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在不同信噪比條件下,PSO-PHD-TBD在多目標(biāo)數(shù)目估計(jì)情況與PHD-TBD算法一致,而位置估計(jì)精度明顯優(yōu)于PHD-TBD算法。
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