TY - JOUR A2 -孟，王凡利，胡云，周国平，郝PY - 2016 DA - 2016/12/25 TI -群目标跟踪使用多个模型GGIW-CPHD基于拟合高斯近似和强跟踪滤波器SP - 7294907六世- 2016 AB -γ高斯逆Wishart cardinalized概率假设密度(GGIW-CPHD)算法总是用来跟踪集团目标的存在杂乱的测量和缺失的检测。针对群目标机动时GGIW-CPHD算法跟踪误差增大的缺点，提出了一种基于最佳拟合高斯逼近法(BFG)和强跟踪滤波(STF)的多模型GGIW-CPHD算法。提出了一种最优拟合高斯逼近方法，利用强跟踪滤波器校正GGIW分量的预测协方差矩阵，实现多模型融合。推导了相应的似然函数来更新多个跟踪模型的概率。从仿真结果可以看出，所提出的跟踪算法MM-GGIW-CPHD能够有效地处理群的组合/生成，降低了群目标在机动阶段的跟踪误差。SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2016/7294907 DO - 10.1155/2016/7294907 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -