Фильтр Gamma Gaussian Inverse Wishart (GGIW) PHD
ggiwphd
объект является фильтром, который реализует плотность гипотезы вероятности (PHD) с помощью смеси компонентов Гэммы Госсиэна Обратного Уишарта. Реализация GGIW фильтра PHD обычно используется, чтобы отследить расширенные объекты. Расширенный объект может произвести несколько обнаружений на датчик, и фильтр GGIW использует случайную матричную модель с учетом пространственного распределения этих обнаружений. Фильтр состоит из трех распределений, чтобы представлять состояние расширенного объекта.
Распределение Гаусса — представляет кинематическое состояние расширенного объекта.
Гамма распределение — представляет ожидаемое количество обнаружений на датчике от расширенного объекта.
Распределение Обратного Уишарта (IW) — представляет пространственную степень цели. На 2D пробеле степень представлена случайной положительной определенной матрицей 2 на 2, которая соответствует 2D описанию эллипса. В трехмерном пространстве степень представлена 3х3 случайной матрицей, которая соответствует 3-D описанию эллипсоида. Плотность вероятности этих случайных матриц дана как распределение Обратного Уишарта.
Для получения дополнительной информации о ggiwphd
, см. [1] и [2].
Примечание
ggiwphd
объект не совместим с trackerGNN
, trackerJPDA
, и trackerTOMHT
системные объекты.
создает PHD
= ggiwphdggiwphd
отфильтруйте со значениями свойств по умолчанию.
позволяет вам задавать PHD
= ggiwphd(States,StateCovariances)States
и StateCovariances
из Распределения Гаусса для каждого компонента в плотности. States
и StateCovariances
установите свойства тех же имен.
также позволяет вам устанавливать свойства для фильтра с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки.phd
= ggiwphd(States,StateCovariances,Name,Value
)
append | Добавьте два phd объекты фильтра |
correct | Правильный phd отфильтруйте с обнаружениями |
correctUndetected | Правильный phd отфильтруйте без гипотезы обнаружения |
extractState | Извлеките целевые оценки состояния из phd фильтр |
labeledDensity | Сохраните компоненты с данной меткой ID |
likelihood | Логарифмическая правдоподобность ассоциации между ячейками обнаружения и компонентами в плотности |
merge | Объедините компоненты в плотности phd фильтр |
predict | Предскажите плотность гипотезы вероятности фильтра доктора философии |
prune | Сократите фильтр путем удаления выбранных компонентов |
scale | Масштабируйте веса компонентов в плотности |
clone | Создайте дублирующийся phd объект фильтра |
[1] Granstorm, K. и О. Оргунер". Фильтр PHD для отслеживания нескольких расширенных целей с помощью случайных матриц". Транзакции IEEE на Обработке сигналов. Издание 60, Номер 11, 2012, стр 5657-5671.
[2] Granstorm, K., и А. Натале, П. Брэка, Г. Лудено и Ф. Серафино. "Гамма Гауссова инверсия плотность гипотезы вероятности Уишарта для расширенной целевой X-полосы использования отслеживания морские радарные данные". Транзакции IEEE на Геонауке и Дистанционном зондировании. Издание 53, Номер 12, 2015, стр 6617-6631.
gmphd
| partitionDetections
| trackerPHD
| trackingSensorConfiguration