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一种强杂波密度环境下的多目标跟踪算法
被引量:
3
1
作者
刘政玮
陈映
鲁耀兵
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2022年第2期16-22,共7页
针对传统基于随机集的多目标跟踪方法高斯混合概率假设密度滤波器在强杂波环境下,会出现目标数目过估计及目标状态估计误差急剧增大的问题,提出了一种适用于强杂波密度环境下的多目标跟踪算法。该算法在概率假设密度平滑器基础上,在预...
针对传统基于随机集的多目标跟踪方法高斯混合概率假设密度滤波器在强杂波环境下,会出现目标数目过估计及目标状态估计误差急剧增大的问题,提出了一种适用于强杂波密度环境下的多目标跟踪算法。该算法在概率假设密度平滑器基础上,在预测步通过量测与预测值之间的残差值确定椭圆门限值,从而获得与目标真实状态相近的量测值,降低了滤波器的时间复杂度;同时,在使用有效量测对高斯项进行更新的过程中,利用各高斯项的椭球门体积自适应调整更新公式中杂波强度参数,提高了多目标跟踪精度。仿真结果表明:该方法在强杂波密度环境下可有效降低计算时间并提高多目标跟踪精度。
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关键词
多目标跟踪
概率假设密度滤波器
强杂波密度
平滑器
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职称材料
题名
一种强杂波密度环境下的多目标跟踪算法
被引量:
3
1
作者
刘政玮
陈映
鲁耀兵
机构
北京无线电测量研究所
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2022年第2期16-22,共7页
文摘
针对传统基于随机集的多目标跟踪方法高斯混合概率假设密度滤波器在强杂波环境下,会出现目标数目过估计及目标状态估计误差急剧增大的问题,提出了一种适用于强杂波密度环境下的多目标跟踪算法。该算法在概率假设密度平滑器基础上,在预测步通过量测与预测值之间的残差值确定椭圆门限值,从而获得与目标真实状态相近的量测值,降低了滤波器的时间复杂度;同时,在使用有效量测对高斯项进行更新的过程中,利用各高斯项的椭球门体积自适应调整更新公式中杂波强度参数,提高了多目标跟踪精度。仿真结果表明:该方法在强杂波密度环境下可有效降低计算时间并提高多目标跟踪精度。
关键词
多目标跟踪
概率假设密度滤波器
强杂波密度
平滑器
Keywords
multi-target
tracking
probability
hypothesis
density
filter
strong
clutter
density
smoothing
filter
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种强杂波密度环境下的多目标跟踪算法
刘政玮
陈映
鲁耀兵
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2022
3
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