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基于改进豪斯多夫距离的扩展目标形态估计评估

发布时间:2018-04-10 05:08

  本文选题:遥感 切入点:性能评估 出处:《光学学报》2017年07期


【摘要】:为了验证高精度传感器量测下某种扩展目标跟踪算法的有效性,往往需要与其它算法进行对比,并评估其估计性能。与传统的点目标不同,扩展目标跟踪的主要任务不仅仅是要估计出目标的运动状态,更重要的是要对其扩展形态进行精确估计。因此,对扩展目标的形态估计性能评估有着迫切的需求。针对基于星凸形和支撑函数这两种具有代表性的扩展目标模型,考虑到其所具有的不同的形态参数描述方式,提出了一种具有不同数学形式的改进豪斯多夫距离来解决此问题。仿真实验表明,提出的改进豪斯多夫距离能够作为一种有效的度量准则来对扩展目标的形态估计性能进行有效评估。
[Abstract]:In order to verify the validity of some extended target tracking algorithm with high precision sensor measurement, it is necessary to compare it with other algorithms and evaluate its estimation performance.Different from the traditional point target, the main task of extended target tracking is not only to estimate the moving state of the target, but also to estimate its extended shape accurately.Therefore, there is an urgent need to evaluate the shape estimation performance of extended targets.In this paper, an improved Hausdorf distance with different mathematical forms is proposed to solve this problem, which is based on two representative extended target models, star convex and support function.Simulation results show that the proposed improved Hausdorf distance can be used as an effective metric to evaluate the performance of extended target shape estimation.
【作者单位】: 河南科技大学信息工程学院;东南大学毫米波国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(U1504619,61304144,U1404615,U1404512) 毫米波国家重点实验室开放课题基金资助项目(K201504) 河南省科技攻关项目(162102210073) 河南省产学研合作项目(142107000021)
【分类号】:TP391.41

【参考文献】

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3 张慧;徐晖;王雪莹;王铁兵;;一种基于椭圆随机超曲面模型的群目标高斯混合PHD滤波器[J];光学学报;2013年09期

【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:1729778

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