高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪

发布时间：2018-02-01 07:07

  本文关键词： 多机动扩展目标 星凸模型 高斯过程回归 形状估计　出处：《西安电子科技大学学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有多机动扩展目标跟踪算法中形状估计复杂,在考虑杂波的情况下目标跟踪精度不高等问题,提出了一种高斯过程回归下的多机动扩展目标跟踪算法.该算法采用星凸模型对目标进行建模,在单机动扩展目标跟踪算法的基础上引入多目标跟踪算法中的权值参数以实现对多目标的处理,同时利用高斯过程回归对目标形状进行估计.实验仿真表明,所提算法能够对同一场景下多个不同形状的机动扩展目标进行有效跟踪,并且在计算速度、估计精度等方面要优于传统非椭圆机动扩展目标跟踪算法.
[Abstract]:In view of the complexity of shape estimation in the existing multi-maneuvering extended target tracking algorithms, the target tracking accuracy is not high when clutter is considered. A multi-maneuvering extended target tracking algorithm based on Gao Si process regression is proposed, which uses star convex model to model the target. On the basis of the single moving extended target tracking algorithm, the weight parameter of the multi-target tracking algorithm is introduced to realize the multi-target processing, and the Gao Si process regression is used to estimate the target shape. The proposed algorithm can effectively track multiple maneuvering extended targets with different shapes in the same scene, and is superior to the traditional non-elliptical extended target tracking algorithm in terms of computational speed and estimation accuracy.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子工程学院;中国人民解放军95980部队;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372003);国家自然科学基金青年资金资助项目(61301289)
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 随着雷达、红外等传感器分辨率的不断提高,对于扩展目标跟踪算法的研究引起了国内外学者的高度关注[1-8].同时,由于在实际中大部分目标都是机动目标,所以对机动扩展目标跟踪算法的研究更加具有现实意义.在2012年,文献[9]提出了一种改进的多模型算法用以跟踪单机动椭圆目标.同，

本文编号：1481259