| MM-CBMeMBer滤波器跟踪多机动目标 |
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| 引用本文： | 熊波,甘露. MM-CBMeMBer滤波器跟踪多机动目标[J]. 雷达学报, 2012, 0(3): 238-245 |
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| 作者姓名： | 熊波 甘露 |
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| 作者单位： | 电子科技大学电子工程学院 |
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| 基金项目： | 中国工程物理研究院科学基金(2010A040317);中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2010J027)资助课题 |
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| 摘 要： | ![]()
多模型(Multiple Model,MM)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器能同时估计机动目标个数及状态,但其序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,SMC)实现运用粒子聚类算法提取目标状态,不仅引入额外计算量,且可能导致目标丢失。针对这一问题,该文提出一种基于多模型的势平衡无偏多目标多伯努利(Multiple Model Cardinality Balanced Multiple target Multi-Bernoulli,MM-CBMeMBer)滤波器,在每次扫描杂波数低于20,检测概率大于0.9的环境中,该方法利用一组伯努利参数近似机动目标状态的后验概率,并通过对伯努利参数的简单运算估计出目标状态,有效地避免了常规聚类算法。仿真结果表明,该方法与多模型概率假设密度滤波器相比,表征估计误差的最优子模型分配距离明显降低。
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| 关 键 词： | 多机动目标跟踪 概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD) 势平衡无偏多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multiple target Multi-Bernoulli,CBMeMBer) 多模型(Multiple Model,MM) 序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,SMC) |
Multiple Maneuvering Targets Tracking Using MM-CBMeMBer Filter |
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| Xiong Bo Gan Lu. Multiple Maneuvering Targets Tracking Using MM-CBMeMBer Filter[J]. Journal of Radars, 2012, 0(3): 238-245 |
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| Authors: | Xiong Bo Gan Lu |
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| Affiliation: | Xiong Bo Gan Lu(University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China) |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | |
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