用于多个机动目标的混合高斯概率假设密度跟踪器

现有的混合高斯概率假设密度（GM—PHD）跟踪器不仅可以估计时变的多目标状态,还能辨识不同目标并保持其轨迹连续性．但当多个目标发生机动时,其稳定性较差,容易丢失目标．针对这一问题,本文提出一种能跟踪多个机动目标的混合高斯概率假设密度跟踪器算法．算法在GM—PHD滤波的框架上采用修正的输入估计方法将目标的概率假设密度（PHD）表示成混合高斯形式,并利用不同的标记辨识各个高斯分量,然后通过PHD滤波方程迭代这些高斯分量和对应的标记,最终达到跟踪多个机动目标的目的．仿真实验表明,和传统的GM—PHD跟踪器相比．新算法能以更高的稳定性跟踪多个机动目标．     

基于TMS320DM642的增强视景系统设计与实现

增强视景及合成视景是近年来在多源信息融合显示与呈现方法的研究和发展推动下出现的一个较新的研究应用领域,而且具有很好的应用。在此设计一种基于DM642硬件平台和DSP/BIOS操作系统的增强视景系统,详细地介绍了系统的总体设计和软、硬件模块的设计与实现。该系统实现了在实时采集多路视频的同时,综合显示各种飞行数据信息,可以有效地提高飞行员的态势感知能力。     

改进的高斯粒子概率假设密度滤波算法

高斯粒子概率假设密度滤波在预测和更新时需要进行粒子近似和重新采样,这在一定程度上降低了算法的精度和实时性．针对这一问题,提出一种改进的高斯粒子概率假设密度滤波算法．算法通过粒子的方式表示并传递目标的概率假设密度（PHD）预测值,然后直接利用这些表征PHD预测值的粒子进行更新,最后利用具有最大似然性的粒子将更新后的PHD表示为混合高斯形式．仿真实验表明,和高斯粒子概率假设密度滤波相比,改进算法的多目标误差距离减少了约30％,运行时间减少了约50％．