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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 787 - 790 (4page)
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In this paper, a method of multi-target tracking based on Gaussian mixture probability hypothesis density(GMPHD) filter is investigated against targets that have drastic velocity change during their maneuvering. GM-PHD filter, a recursive algorithm to track a number of targets, applies the probability hypothesis density recursion to propagate the posterior intensity. To consider practical environments, nonlinearity of an observation model is considered and techniques of extended Kalman filter(EKF) and unscented Kalman filter(UKF) are applied. In a multi-target environment when targets may appear and disappear, performance of multiple-target tracking problem is shown by the simulation.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. MULTIPLE-TARGET TRACKING PROBLEM WITH GM-PHD FILTER
3. GM-PHD FILTER WITH NONLINEAR MEASUREMENT
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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