论文摘要
使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波（Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS）算法。首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力。实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95%;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李华楠,曹林,王东峰,付冲
关键词: 汽车雷达,多目标跟踪,航迹关联,密度聚类,匈牙利指派,粒子滤波,卡尔曼重要性采样
来源: 电讯技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业
单位: 北京信息科技大学通信工程系,东北大学计算机科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61671069)
分类号: U463.67
页码: 587-593
总页数: 7
文件大小: 3548K
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标签：汽车雷达论文; 多目标跟踪论文; 航迹关联论文; 密度聚类论文; 匈牙利指派论文; 粒子滤波论文; 卡尔曼重要性采样论文;