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基于GM-PHD的目标空间分布感知算法
被引量:
3
1
作者
柳毅
张淑芳
索继东
《雷达科学与技术》
北大核心
2020年第3期279-286,294,共9页
对边扫描边跟踪的认知雷达,目标的空间分布特性是实现对雷达信号控制的重要依据之一。本文介绍了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的目标空间分布感知方法,利用该算法,可同时实现多目标高虚警环境下的目标数目和目标空间...
对边扫描边跟踪的认知雷达,目标的空间分布特性是实现对雷达信号控制的重要依据之一。本文介绍了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的目标空间分布感知方法,利用该算法,可同时实现多目标高虚警环境下的目标数目和目标空间位置以及运动状态的估计。该算法实际是一种对标准GM-PHD滤波器的改进算法,能在新生目标强度未知的情况下完成对新生目标的检测跟踪。实验表明该算法不仅能在未知新生目标强度的情况下检测并跟踪新生目标,且在新生目标速度较大的情况下,该算法对新生目标的检测性能优于标准GM-PHD滤波器。
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关键词
目标分布感知
概率假设密度滤波器
多
目标
跟踪
航迹管理
下载PDF
职称材料
题名
基于GM-PHD的目标空间分布感知算法
被引量:
3
1
作者
柳毅
张淑芳
索继东
机构
大连海事大学
出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2020年第3期279-286,294,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61231006,61501078)。
文摘
对边扫描边跟踪的认知雷达,目标的空间分布特性是实现对雷达信号控制的重要依据之一。本文介绍了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的目标空间分布感知方法,利用该算法,可同时实现多目标高虚警环境下的目标数目和目标空间位置以及运动状态的估计。该算法实际是一种对标准GM-PHD滤波器的改进算法,能在新生目标强度未知的情况下完成对新生目标的检测跟踪。实验表明该算法不仅能在未知新生目标强度的情况下检测并跟踪新生目标,且在新生目标速度较大的情况下,该算法对新生目标的检测性能优于标准GM-PHD滤波器。
关键词
目标分布感知
概率假设密度滤波器
多
目标
跟踪
航迹管理
Keywords
target distribution perception
GM-PHD filter
multi-target tracking(MTT)
track management
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM-PHD的目标空间分布感知算法
柳毅
张淑芳
索继东
《雷达科学与技术》
北大核心
2020
3
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