基于概率假设密度的汽车防撞雷达多目标跟踪

发布时间：2018-03-28 17:22

  本文选题：毫米波汽车防撞雷达　切入点：多目标跟踪　出处：《现代雷达》2014年06期

【摘要】：基于毫米波汽车防撞雷达系统,考虑到雷达测量误差的存在以及道路前方车辆的行驶状态和数目的实时变化,包括新目标车辆出现、目标消失等多种情况,设计了一种多模型高斯混合概率假设密度算法实现对多个机动车辆的检测跟踪。针对高速公路上多个车辆行驶的情况,运用高斯混合概率假设密度算法以及多模型理论进行仿真实验,结果表明该算法不仅能够实时地对雷达探测范围内多个目标车辆进行准确跟踪,而且能够及时地判断出驶入或驶出雷达探测范围的车辆,从而在提高自车与前车之间相对距离、相对速度测量精度的同时,有效地对可探测目标车辆数目进行准确的判断,降低了雷达虚警率,提高了防撞雷达系统的可靠性。
[Abstract]:Based on the millimeter-wave vehicle anti-collision radar system, considering the existence of radar measurement errors and the real-time changes of the driving state and number of vehicles in front of the road, including the appearance of new target vehicles, the disappearance of targets, and so on, A multi-model Gao Si hybrid probability hypothetical density algorithm is designed to detect and track multiple motor vehicles. By using Gao Si's mixed probability hypothetical density algorithm and multi-model theory, the simulation results show that the algorithm can not only accurately track multiple target vehicles in radar detection range in real time. Moreover, the vehicles that enter or leave the radar detection range can be judged in time, so as to improve the relative distance between the vehicle and the front car and the accuracy of the relative velocity measurement, at the same time, the number of detectable target vehicles can be accurately judged. The false alarm rate of radar is reduced and the reliability of anti-collision radar system is improved.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子工程学院;
【分类号】：TN953

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1677298