基于PHD滤波的相控阵雷达多目标跟踪算法

发布时间：2017-09-18 23:20

  本文关键词：基于PHD滤波的相控阵雷达多目标跟踪算法

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【摘要】：对于相控阵雷达方向余弦量测,采用扩展卡尔曼概率假设密度(extended Kalman probability hypothesis density,EK-PHD)滤波进行多目标跟踪时,存在目标数估计偏高和目标状态估计准确度低的问题。针对上述问题,提出了一种新的多目标跟踪算法——无偏转换量测概率假设密度(unbiased converted measurements PHD,UBCM-PHD)滤波算法。该算法采用方向余弦量测下的量测转换方法,保留了更多的量测信息;同时对转换后的量测偏差进行补偿,使量测转换误差的均值、方差准确近似原始量测高斯分布的一、二阶矩。仿真实验表明,所提算法可提高目标数和目标状态估计准确性。
【作者单位】： 北京航空航天大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 相控阵雷达 多目标跟踪 无偏转换量测 随机有限集 概率假设密度滤波
【基金】：国家自然科学基金(61171122;61201318;61471019;61501011;61501012) 中央高校基本科研业务费专项资金(YWF-15-GJSYS-068)资助课题
【分类号】：TN953
【正文快照】： 网络优先出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20151118.1208.012.html0引言在多目标跟踪中,目标数的变化和量测信息的不确定给多目标跟踪带来巨大的困难。如何有效、实时地实现多目标跟踪,一直是目标跟踪领域研究的热点和难点[1-3]。传统的多目标跟踪方法采

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