基于星凸RHM的扩展目标SMC-PHD滤波

发布时间：2019-05-23 09:45

【摘要】：扩展目标跟踪与传统目标跟踪不同,不仅需要对目标的运动状态进行跟踪,同时对于目标的外形特征也不能忽略。针对扩展目标跟踪过程中存在的外形拟合和非线性的问题,提出一种基于星凸随机超曲面模型(RHM)的扩展目标序贯蒙特卡洛概率假设密度滤波(SMC-PHD)算法。该算法运用星凸RHM对扩展目标量测源建模,在SMC-PHD的框架下,推导出非线性滤波算法的量测似然表达式和更新方程,实现扩展目标跟踪。仿真结果证明,所提算法的跟踪性能较其他滤波对于目标扩散程度和质心估计均有提高。
[Abstract]:Different from the traditional target tracking, extended target tracking not only needs to track the moving state of the target, but also can not be ignored for the shape features of the target. In order to solve the problem of shape fitting and nonlinear in the process of extended target tracking, an extended target sequential Monte Carlo probability hypothesis density filtering (SMC-PHD) algorithm based on star-convex random hypersurface model (RHM) is proposed. In this algorithm, the star convex RHM is used to model the extended target measurement source. Under the framework of SMC-PHD, the measurement likelihood expression and updating equation of the nonlinear filtering algorithm are derived to realize the extended target tracking. The simulation results show that the tracking performance of the proposed algorithm is better than that of other filters for target diffusion degree and centroid estimation.
【作者单位】： 中国人民解放军空军试飞局;空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：陕西省自然科学基金资助项目(2015JM6332)
【分类号】：TN713

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本文编号：2483800