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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김다솔 (한양대학교) 宋澤烈 (한양대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제56권 제10호
발행연도
2007.10
수록면
1,826 - 1,835 (10page)

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In this paper, we present a new approach for automatic detection and tracking for multiple targets. We combine a highest probability data association(HPDA) algorithm for target detection with a particle filter for multiple target tracking. The proposed approach evaluates the probabilities of one-to-one assignments of measurement-to-track and the measurement with the highest probability is selected to be target- originated, and the measurement is used for probabilistic weight update of particle filtering. The performance of the proposed algorithm for target tracking in clutter is compared with the existing clustering algorithm and the sequential monte carlo method for probability hypothesis density(SMC PHD) algorithm for multi-target detection and tracking. Computer simulation studies demonstrate that the HPDA algorithm is robust in performing automatic detection and tracking for multiple targets even though the environment is hostile in terms of high clutter density and low target detection probability.
#HPDA(Highest Probability Data Association) #MTT(Multi-Target Tracking) #PHD(Probability Hypothesis Density) #Data Association #Particle Filter

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / / Adaptive Early-Detection ML -PDA Estimator for LO Targets with EO : 345 ~ 356 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2002 / PMHT: Problems and Some Solutions 38 (3) google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / EM-ML Algorithm for Track Initialization using Possibly Noninformative Data 41 (3) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / A hybrid approach for online joint detection and tracking for multiple targets google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / Sequential Monte Carlo Methods for Multi-Target Filtering with Random Finite Sets 41 (4) google schola

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