一种新的可变数目机动目标联合检测与跟踪算法

发布时间：2017-10-16 16:13

  本文关键词：一种新的可变数目机动目标联合检测与跟踪算法

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【摘要】：在低信噪比多传感器观测环境下,针对机动目标数目变化时跟踪性能不高的问题,提出一种新的目标联合检测与跟踪算法。依据粒子存在变量进行预测状态粒子集的采样,考虑状态粒子集与当前观测值的关联程度,利用模糊拍卖算法与粒子群优化理论解决状态集与观测集之间的关联问题,并给出目标出现与消失的判定准则,实现粒子权值更新;依据混合采样方法得到包含模型信息和状态信息的粒子集,并按照目标模型概率进行粒子状态融合得到目标局部状态后验估计值和均方误差;最后,对关联的各传感器局部航迹信息进行加权融合,得到各目标的全局状态估计值,并与经典多模粒子滤波算法的仿真试验对比分析。研究结果表明:新算法在运动模型概率估计、状态估计及目标数目估计方面具有有效性。
【作者单位】： 西北工业大学自动化学院;
【关键词】： 多模粒子滤波 检测与跟踪 关联判定 目标 混合采样
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60802084) 武器装备预先研究基金资助项目(51306030205)~~
【分类号】：TN713;TP212.9
【正文快照】： 现代防空系统需要借助于多传感器提供的互补观测信息进行探测工作,复杂的观测环境对机动目标跟踪算法也提出了越来越高的要求。传统的先检测后跟踪算法大多先对传感器每帧原始数据进行门限检测,然后利用超过门限值的测量数据进行跟踪处理。这种方法虽然在一定程度上减少了计算

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本文编号：1043650