一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

被引：6

作者：

郝燕玲 ^{[1
]}

孟凡彬 ^{[1
,2
]}

王素鑫 ^{[2
]}

孙枫 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学自动化学院

[2] 天津航海仪器研究所

来源：

上海交通大学学报 | 2010年 / 07期

关键词：

多机动目标跟踪; 随机有限集; 高斯混合概率假设密度滤波; 扩展卡尔曼滤波;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.2010.07.001

中图分类号：

TN953 [雷达跟踪系统];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.

引用

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