一种基于期望最大化的多目标轨迹拟合算法

发布时间：2023-01-12 10:02

　　现在的雷达信号样式日益复杂,对于多目标场景,传统侦察方式容易出现增批现象,这将带来同一批次参数不完备、不同批次参数冗余等问题。仅仅依靠到达时间、方位、频率等参数信息,将难以实现对动目标的跟踪及轨迹拟合。在期望最大化算法基础上,提出一种新的多目标轨迹拟合算法,从理论上论证该算法的合理性,并通过仿真验证了其有效性。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引 言
1 EM算法
2 多轨迹拟合算法
    2.1 混合高斯模型
    2.2 混合拉普拉斯模型
    2.3 混合线性模型
3 仿真试验
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的近程多目标轨迹参数测量方法[J]. 郭新民,吕鹏.  雷达科学与技术. 2017(06)
[2]基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法[J]. 尹楠.  统计与决策. 2017(04)
[3]混合高斯参数估计的两种EM算法比较[J]. 刘旺锁,王平波,顾雪峰.  声学技术. 2014(06)
[4]基于参数探索的期望最大化策略搜索[J]. 程玉虎,冯涣婷,王雪松.  自动化学报. 2012(01)
[5]基于EM算法和GOF的宽带分布式目标检测算法[J]. 李涛,冯大政,夏宇垠.  电子学报. 2010(10)



本文编号：3729774