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张慧

作品数:2 被引量:7H指数:2
供职机构:西安交通大学电子与信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金创新研究群体项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇概率假设密度
  • 1篇多目标
  • 1篇多目标跟踪
  • 1篇谱聚类
  • 1篇滤波
  • 1篇目标跟踪
  • 1篇聚类
  • 1篇概率假设密度...
  • 1篇M

机构

  • 2篇西安交通大学

作者

  • 2篇韩崇昭
  • 2篇闫小喜
  • 2篇张慧

传媒

  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇控制与决策

年份

  • 2篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于拟蒙特卡罗方法的概率假设密度多目标跟踪被引量:4
2012年
为了改善多目标跟踪问题中概率假设密度(PHD)滤波的估计精度,提出基于拟蒙特卡罗的PHD滤波算法.该算法利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性,使得采样粒子集最大程度地相互远离,充分地描述多目标状态的后验概率密度,从而准确地利用带有相应权值的粒子集来计算多目标数目和各个目标状态的估计值.仿真实验表明了算法的有效性,且估计性能优于粒子PHD滤波算法.
张慧韩崇昭闫小喜
关键词:多目标跟踪概率假设密度
概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法被引量:3
2012年
提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上.
张慧韩崇昭闫小喜
关键词:概率假设密度谱聚类
共1页<1>
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