李丽娟
- 作品数：7 被引量：10H指数：1
- 供职机构：深圳大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于边缘分布贝叶斯滤波器的多机动目标跟踪方法研究
- 多机动目标跟踪的任务是在噪声、杂波等的干扰下对机动目标的数目与状态进行估计。跟踪多机动目标和估计时变的目标数一直是学术界的研究热点与难点。传统的基于数据关联的多机动目标跟踪算法计算量大,在实际应用中受到了限制。基于有限集...
- 李丽娟
- 关键词：多机动目标跟踪交互式多模型
- 文献传递
- 狄拉克加权和概率假设密度滤波器
- 2015年
- 为解决在存在杂波、过程噪声协方差未知、目标数未知和变化情况下的多目标跟踪问题,提出了一种适用于线性系统模型的狄拉克加权和概率假设密度滤波器。该滤波器将多目标的后验矩表征为狄拉克加权和的形式。类似于高斯混合PHD滤波器,该滤波器在递归过程中传递多目标的后验矩。不像高斯混合PHD滤波器用卡尔曼滤波器获取多目标的后验更新矩,该滤波器采用变系数α-β滤波器获取多目标的更新后验矩。同时,也提出了一种变系数α-β滤波器中参数α和β的确定方法。仿真实验结果表明,所提出的滤波器为存在杂波、过程噪声协方差未知、目标数未知和变化情况下的多目标跟踪问题提供了一种有效途径,它的平均执行时间小于高斯混合PHD滤波器的平均执行时间,所以具有良好的工程应用前景。
- 刘宗香李丽娟谢维信李良群
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波器Α-Β滤波器
- 非线性高斯系统边缘分布多目标贝叶斯滤波器被引量：1
- 2015年
- 为解决存在数据关联不确定、检测不确定和杂波情况下的多目标跟踪问题,提出了一种新的多目标贝叶斯滤波器.代替维持多目标状态的联合后验密度,所提出的贝叶斯滤波器联合传递各个目标状态的边缘分布和它们的存在概率.为了处理目标运动和传感器测量模型中的非线性,利用无迹变换技术提出了一种非线性高斯条件下边缘分布贝叶斯滤波器的近似实现算法.仿真实验结果表明,与PHD(Probability Hypothesis Density)滤波器相比,所提出的滤波器具有更好的多目标跟踪能力.
- 刘宗香谢维信李丽娟李良群
- 关键词：多目标跟踪非线性模型
- 一种传递边缘分布的测量驱动目标跟踪方法与跟踪系统
- 本发明适用于多传感器信息融合领域，提供了一种传递边缘分布的测量驱动目标跟踪方法，包括：根据前一时刻的边缘分布及其存在概率得到当前时刻预测的边缘分布及其存在概率；根据预测的边缘分布及其存在概率，利用贝叶斯规则对当前时刻的测...
- 刘宗香李丽娟谢维信李良群
- 文献传递
- 传感器组网中基于模糊信息处理的多目标跟踪被引量：9
- 2014年
- 多目标跟踪是信息融合中的一个难点问题,数据关联则是多目标跟踪中的关键技术之一。以模糊信息处理为理论基础,分布式融合模型为框架,介绍了传感器组网中多目标跟踪的相关方法,包括数据关联和机动目标跟踪,其中数据关联包括观测-观测关联(航迹起始)、观测-航迹关联以及航迹-航迹关联,旨在分布式多传感器融合系统中建立一个完整多目标跟踪处理流程,为信息融合实际应用提供技术支持。
- 范恩谢维信刘宗香陈飞李丽娟
- 关键词：信息融合模糊信息处理多目标跟踪数据关联
- 一种基于变系数α-β滤波器的目标跟踪方法与跟踪系统
- 本发明适用于多传感器信息融合领域，提供了一种基于变系数α-β滤波器的目标跟踪方法与跟踪系统。所述方法步骤如下：首先根据前一时刻的目标矩及狄拉克项，预测前一时刻已经存在的目标在当前时刻的目标矩及狄拉克项，并为当前时刻新生的...
- 刘宗香谢维信李良群李丽娟
- 文献传递
- 一种基于变系数α‑β滤波器的目标跟踪方法与跟踪系统
- 本发明适用于多传感器信息融合领域，提供了一种基于变系数α‑β滤波器的目标跟踪方法与跟踪系统。所述方法步骤如下：首先根据前一时刻的目标矩及狄拉克项，预测前一时刻已经存在的目标在当前时刻的目标矩及狄拉克项，并为当前时刻新生的...
- 刘宗香谢维信李良群李丽娟
- 文献传递
