两类典型多目标跟踪算法的性能分析与比较
Dianzi Yu Xinxi Xuebao/Journal of Electronics and Information Technology（2010）
摘要
在处理目标跟踪的两类主要方法中,一类是通过数据关联来解决,如PDA和JPDA等;另一类则是绕过关联直接处理,如随机集、GM-PHD等.该文从两类典型方法中各选取一种有代表性的方法,如JPDA与GM-PHD,首先通过分析两种算法主要步骤的计算量,得到相应算法总计算量的解析表达式;然后根据观测与目标状态之间关联复杂程度,分3种情况对两类算法的计算量进行比较;最后以仿真说明算法的跟踪效果,并以算法运行时间来验证计算量公式的正确性.
更多查看译文
关键词
Joint Probabilistic Date Association (JPDA),Multi-target tracking,Probability Hypothesis Density (PHD),Random sets
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要