一篇文章引起的系列学术探讨 多目标跟踪方法及研究进展:下 报告人:李良群 2006.4.26
“一篇文章引起的系列学术探讨” 多目标跟踪方法及研究进展:下 报告人：李良群 2006.4.26
目录 最新研究进展 MTT方法分类 结论及发展方向
目录 最新研究进展 MTT方法分类 结论及发展方向
最新研究进展 令对传统方法的改进及应用一直是多目标跟踪技术研 究的一个重要方面,如关于经典方法 JPDAF、MIT S-维分配算法的改进和应用的文献并不少见。 令随机集理论/有限集统计量( FISST) 无极卡尔曼滤波(UKF) 粒子滤波(PF)
最新研究进展 对传统方法的改进及应用一直是多目标跟踪技术研 究的一个重要方面，如关于经典方法JPDAF、MHT、 S-维分配算法的改进和应用的文献并不少见。 随机集理论/有限集统计量（FISST） 无极卡尔曼滤波（UKF） 粒子滤波（PF）
粒子滤波 令粒子滤波技术是一种基于 Bayes原理用粒子概率密度 表示的序贯 Monte- Carlo模拟方法,其基本思想就是 通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本对后验 概率分布进行近似,以样本均值代替积分运算,从 而获得状态的最小方差估计过程 是一种递归的 Monte-Car1o仿真方法
粒子滤波 粒子滤波技术是一种基于Bayes原理用粒子概率密度 表示的序贯Monte-Carlo模拟方法，其基本思想就是 通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本对后验 概率分布进行近似，以样本均值代替积分运算，从 而获得状态的最小方差估计过程。 是一种递归的Monte-Carlo仿真方法
粒子滤波 考虑一个非线性离散系统 f(XK-ISVk-1) ek=he(k,ek) 贝叶斯估计就是在观测数据序列=(=,=…=)基础 上,递推估计系统状态的后验概率分布p(x|=),即 滤波概率分布。 状态预测:p(x1)=p(x1x)p(x1-) 滤波更新: P(EKIxKP(x |Eik-1) P(2k|21
粒子滤波 考虑一个非线性离散系统 贝叶斯估计就是在观测数据序列 的基础 上，递推估计系统状态的后验概率分布 ，即 滤波概率分布。 状态预测： 滤波更新： x f k k = ( x v k− − 1 1 , k ) z h k k = ( xk ,ek ) ： z z 1:k k : , = ( 1 z2 ,L,z ) p( x z k k | 1: ) ( 1: 1 ) ( 1 ) ( 1 1: 1 ) 1 | | | k k k k k k k p x z p x x p x z dx − = ∫ − − − − ( ) ( ) ( ) ( ) 1: 1 1: 1: 1 | | | | k k k k k k k k p z x p x z p x z p z z − − =