基于mean shift和圖結構的GMPHD擴展目標跟蹤
摘要：針對當前擴展目標跟蹤算法中,量測劃分數過多、計算量過大,目標交叉時刻易產生漏估等問題,提出一種基于mean shift和圖結構的GMPHD擴展目標跟蹤算法。首先,引入核密度估計剔除雜波量測;其次,采用mean shift算法對擴展目標量測集進行劃分,并依據圖結構更新后反饋回的信息判斷是否需要進行子劃分;然后,采用擴展目標GMPHD算法進行濾波處理;最后,對濾波結果進行一步預測,更新圖結構,并使用更新后的圖結構信息指導下一時刻的量測劃分。matlab仿真表明,所提算法大幅減少了量測劃分數,降低了運算量,解決了擴展目標交叉時刻的漏估問題。
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