基于GM-CPHD的海面目标跟踪算法

发布时间：2021-01-26 13:50

　　由于海面目标个数多、密集、进出雷达视野随机变化性强,而且杂波密度高,目标速度模糊等原因导致机载雷达跟踪性能下降。文中提出了基于随机集理论框架下的海面目标跟踪算法。首先,设计了基于LDL分解的高斯混合势概率假设密度（GM-CPHD）滤波算法用来降低算法的计算量;接着,提出了融入径向速度的目标跟踪算法来提高海面目标跟踪性能;最后,设计了仿真示例。仿真结果表明:该算法在提高跟踪性能的同时可以减少20%的计算量。 

【文章来源】：现代雷达. 2020,42(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

目标的真实运动轨迹

跟踪系统接收到的测量值

统计100次蒙特卡洛仿真结果,跟踪后的目标轨迹如图3所示,目标个数估计如图4所示。从图3跟踪后的目标轨迹和图4跟踪目标个数的估计结果中可以看出,本文所提方法具有和GM-CPHD相同的目标个数和目标状态的估计能力。由图4可知,目标个数的估计在第79节拍前多数时刻是20个,在第79至第225节拍期间,多数时刻是22个。目标个数的估计比较接近真实目标个数。对于新生目标数目的计算有几个节拍的延时,这与强度函数的设计有关。图4 目标个数估计结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]双传感器概率假设密度滤波解析实现方法[J]. 许建,黄放明,贲德.  现代雷达. 2014(04)

硕士论文
[1]自适应目标新生强度的随机集跟踪算法研究[D]. 王宇飞.西安电子科技大学 2015



本文编号：3001224