基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法

发布时间：2017-09-10 15:18

  本文关键词：基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法

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【摘要】：高分辨率雷达系统中,扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS)类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布,然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题,该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该算法首先假设扩展目标的量测数目服从多伯努利分布,然后通过有限集统计(FISST)理论的多目标微积分推导得到校正等式,最后给出了高斯混合(GM)框架的仿真结果。仿真结果表明该算法能够获得比泊松ET-PHD算法更好的跟踪性能。
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;
【关键词】： 扩展目标跟踪 概率假设密度 多伯努利
【基金】：国家自然科学基金(61471198)~~
【分类号】：TN713;TN95
【正文快照】： 1引言在传统目标跟踪问题中,一个目标每个时刻最多产生一个量测。然而,在一些高分辨雷达中,一个目标会占据多个分辨单元,这种目标被称为扩展目标。在扩展目标跟踪问题中,令人感兴趣的是对扩展目标的量测数目建模。文献[1]提出扩展目标的量测数目服从泊松分布的假设,一个扩展目

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本文编号：825016