具有形状信息的多个群目标跟踪算法

发布时间：2019-06-20 08:42

【摘要】：针对杂波和漏检环境下多个群目标跟踪中形状估计精度低的问题,提出一种具有形状信息的多个群目标跟踪算法。该算法首先进行量测集划分进而起始航迹,随后对传统的群目标Bayesian递推算法进行改进,并融合群航迹关联等算法,利用改进的算法对多个群目标的运动状态和形状信息同时进行估计,大大提高了形状的估计精度。仿真结果表明,该算法不仅可以对多个群目标的运动状态同时进行跟踪,并且可以有效估计每个群目标的形状信息,大大提高了形状估计精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of shape estimation in multi-group target tracking in clutter and missed detection environment, a multi-group target tracking algorithm with shape information is proposed. The algorithm firstly divides the measurement set and starts the track, then improves the traditional Bayesian recursive algorithm of group target and combines the algorithm such as group track correlation. The improved algorithm is used to estimate the motion state and shape information of multiple group targets at the same time, which greatly improves the estimation accuracy of the shape. Simulation results show that the algorithm can not only track the motion state of multiple group targets at the same time, but also can effectively estimate the shape information of each group target, which greatly improves the shape estimation accuracy.
【作者单位】： 中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所;
【基金】：中航工业技术创新基金(No.2014D60720R)
【分类号】：TN953

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本文编号：2503081