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基于多帧杂波稀疏度估计的无源协同定位
被引量：
2
1
作者
郭云飞
潘金星
才智
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期981-987,共7页
针对杂波密度未知时的多目标无源协同定位问题,提出一种基于多帧杂波稀疏度估计(multi-scan clutter sparsity estimation,MCSE)和高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)的多目标无源协同定位算...
针对杂波密度未知时的多目标无源协同定位问题,提出一种基于多帧杂波稀疏度估计(multi-scan clutter sparsity estimation,MCSE)和高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)的多目标无源协同定位算法.首先,构建高斯混合后验强度和杂波密度估计之间的反馈模型,利用门限技术在线剔除潜在的目标测量,以减少目标测量对杂波密度估计的干扰.其次,基于多帧杂波稀疏度估计,实现非均匀分布的杂波密度的在线估计,进一步提高杂波密度未知时的多目标跟踪性能.仿真验证了所提算法的有效性.
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关键词
无源协同定位
未知杂波密度
杂波稀疏度估计
概率假设密度
高斯混合
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职称材料
基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪
被引量：
1
2
作者
袁常顺
王俊
+2 位作者
张耀天
毕严先
向洪
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2082-2090,共9页
基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多...
基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度(λ-GMPHD)滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。
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关键词
随机有限集
未知杂波密度
多机动目标跟踪
跳变马尔可夫系统
概率假设密度滤波
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职称材料
题名
基于多帧杂波稀疏度估计的无源协同定位
被引量：
2
1
作者
郭云飞
潘金星
才智
机构
杭州电子科技大学自动化学院
中国电子科技集团第二十八研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期981-987,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61573123)资助~~
文摘
针对杂波密度未知时的多目标无源协同定位问题,提出一种基于多帧杂波稀疏度估计(multi-scan clutter sparsity estimation,MCSE)和高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)的多目标无源协同定位算法.首先,构建高斯混合后验强度和杂波密度估计之间的反馈模型,利用门限技术在线剔除潜在的目标测量,以减少目标测量对杂波密度估计的干扰.其次,基于多帧杂波稀疏度估计,实现非均匀分布的杂波密度的在线估计,进一步提高杂波密度未知时的多目标跟踪性能.仿真验证了所提算法的有效性.
关键词
无源协同定位
未知杂波密度
杂波稀疏度估计
概率假设密度
高斯混合
Keywords
passive
coherent
location
unknown
clutter
density
clutter
sparsity
estimation
probability
hypothesis
density
Gaussian
mixture
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪
被引量：
1
2
作者
袁常顺
王俊
张耀天
毕严先
向洪
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2082-2090,共9页
基金
国家自然科学基金(61171122
61201318
+1 种基金
61471019
61501011)~~
文摘
基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度(λ-GMPHD)滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。
关键词
随机有限集
未知杂波密度
多机动目标跟踪
跳变马尔可夫系统
概率假设密度滤波
Keywords
random
finite
set
unknown
clutter
density
multiple
maneuvering
targets
tracking
jump
Markov
system
probability
hypothesis
density
filter
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
V243.2 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多帧杂波稀疏度估计的无源协同定位
郭云飞
潘金星
才智
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
2
基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪
袁常顺
王俊
张耀天
毕严先
向洪
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
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