基于PN学习的雷达目标鲁棒跟踪算法

发布时间：2017-06-30 18:23

  本文关键词：基于PN学习的雷达目标鲁棒跟踪算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统雷达目标跟踪算法在强杂波环境下跟踪时会产生大量虚警估计的情况,单独跟踪或检测算法都不能对干扰杂波进行有效滤除。针对这个问题,在传统概率假设密度滤波器(PHD)算法的基础上,提出一种联合检测—跟踪—学习的目标鲁棒跟踪算法,即PN—PHD,引入属性检测器,将检测跟踪结果一起送入PN学习器,通过PN学习迭代更新检测器,并修正PHD算法的跟踪估计,以此实现在强杂波环境目标鲁棒跟踪的要求。仿真实验结果表明:PN—PHD滤波算法与传统跟踪算法相比,在强杂波环境下有效地提高了目标跟踪准确性和跟踪精度,同时也弥补了PHD算法在提供目标航迹信息方面的不足。
【作者单位】： 上海交通大学航空航天学院;中航雷达与电子设备研究院射频与仿真重点实验室;
【关键词】： 目标跟踪 PN学习 概率假设密度滤波器
【基金】：航空基金资助项目(2014ZC07003,20142057006)
【分类号】：TN953
【正文快照】： 2.中航雷达与电子设备研究院射频与仿真重点实验室,江苏无锡214063)0引言复杂环境下的目标精确跟踪一直是目标跟踪领域研究的热点问题之一。由于气象、电磁、相似目标等干扰影响,量测集中不仅包括目标量测,还包括大量杂波信息,使得目标精确跟踪变得尤为困难。为了减少干扰因素

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