多目标检测与估计是多普勒雷达的基本任务。当信噪比较低时,为确保检测到目标需降低门限而产生了大量虚警,基于数据的多假设跟踪(Multi-Hypothesis Tracking,MHT)和联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)方法因...多目标检测与估计是多普勒雷达的基本任务。当信噪比较低时,为确保检测到目标需降低门限而产生了大量虚警,基于数据的多假设跟踪(Multi-Hypothesis Tracking,MHT)和联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)方法因计算复杂度过高而失效,基于原始信号的随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器可有效解决该问题。多普勒雷达回波信号以叠加的方式受到多个目标影响,其多目标检测与估计问题属于叠加式传感器的典型应用。本文在叠加式多伯努利(Multi-Bernoulli,MBR)滤波器基础上利用具有准确势估计的独立同分布群(Independent and Identically Distributed Cluster,IIDC)RFS对新生目标建模,并采用辅助粒子滤波器(Auxiliary Particle Filter,APF)实现了多目标联合检测与状态估计。仿真结果表明,混合MBR和集势概率假设密度(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)滤波器对多普勒雷达多目标的检测估计性能优于MBR滤波器,且减小了计算复杂度。展开更多
在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检测与估计(Joint detection and estimation,JDE)误差界的递推形式.首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程,并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数;其...在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检测与估计(Joint detection and estimation,JDE)误差界的递推形式.首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程,并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数;其次,采用最优子模式分配距离定义群目标JDE误差;最终,利用信息不等式推导获得了建议的误差界.仿真实验在不同杂波密度和检测概率场景下利用群势概率假设密度和群势平衡多目标多Bernoulli滤波器对该误差界的有效性进行了验证.展开更多
文摘在随机有限集框架下给出了当杂波和漏检存在时,群目标联合检测与估计(Joint detection and estimation,JDE)误差界的递推形式.首先,将多个群目标运动过程建模为一个多Bernoulli过程,并采用连续个体目标数假设建模群目标观测似然函数;其次,采用最优子模式分配距离定义群目标JDE误差;最终,利用信息不等式推导获得了建议的误差界.仿真实验在不同杂波密度和检测概率场景下利用群势概率假设密度和群势平衡多目标多Bernoulli滤波器对该误差界的有效性进行了验证.
