基于广义标签多伯努利滤波的可分辨群目标跟踪算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Multiple Resolvable Groups Tracking Using the GLMB Filter
针对杂波条件下可分辨群目标的状态估计、目标个数与子群个数估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Label random finite set, L-RFS) 框架下的可分辨群目标跟踪算法,该算法主要包括两个方面:可分辨多群目标动态建模和多群目标的跟踪估计.本文工作主要包括:1) 结合图论中的邻接矩阵对可分辨群目标运动进行动态建模.2) 利用基于L-RFS 的广义标签多伯努利滤波(Generalizes label multi-Bernoulli…查看全部>>
Aiming at the estimation of states, the number of targets and subgroups, a resolvable group target tracking algorithm is proposed based on the framework of label random finite set (L-RFS). The proposed algorithm focus on two aspects: dynamic modeling and tracking estimation for multiple resolvable group targets. Specifically, in the first step, the adjacent matrix is fused in the dynamic models. In the second step, the estimated state sets of the targets and…查看全部>>
朱书军;崔海龙;刘伟峰
杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所 杭州310018杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所 杭州310018信息系统工程重点实验室 南京210007
可分辨群目标跟踪广义标签多伯努利滤波邻接矩阵随机有限集图论
Resolvable group target trackinggeneralized label multi-Bernoulli(GLMB)adjacent matrixrandom finite set(RFS)graph theory
《自动化学报》 2017 (12)
云存储系统中服务质量感知的自动能耗升降档机制研究
2178-2189,12
国家自然科学基金(61333011,61271144,61273170,61402140),浙江省自然科学基金(LY15F030020),杭州电子科技大学控制科学与工程重点学科资助Supported by National Natural Science Foundation of China(61333011,61271144,61273170,61402140),Natural Science Foundation of Zhejiang Province(LY15F030020),and Most Important Subjects of Control Science and Engineering of Hangzhou Dianzi University
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