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基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法
1
作者
马雪飞
李胤
+3 位作者
吴英姿
赵春雨
吴燕妮
waleed raza
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第2期249-259,共11页
为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处...
为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。
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关键词
水下目标跟踪
量测信息
高斯混合概率假设滤波
粒子群算法
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职称材料
题名
基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法
1
作者
马雪飞
李胤
吴英姿
赵春雨
吴燕妮
waleed raza
机构
哈尔滨工程大学水声技术重点实验室
哈尔滨工程大学水声工程学院
西安文理学院
密苏里科技大学电气与计算机工程系
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第2期249-259,共11页
基金
海洋防务技术创新中心创新基金项目(JJ-2020-701-08)
多器材Z协同综合D技术项目(MC00918)
西安市科技计划项目(2020KJWL14),边境跨水空监测预警技术项目(XZ202101ZY0001F)。
文摘
为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法。该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度。结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的。
关键词
水下目标跟踪
量测信息
高斯混合概率假设滤波
粒子群算法
Keywords
Underwater target tracking
Measurement information
Gaussian mixture probability hypothesis density filter
Particle swarm optimization
分类号
TB566 [交通运输工程—水声工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法
马雪飞
李胤
吴英姿
赵春雨
吴燕妮
waleed raza
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023
0
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