一種新的可變數(shù)目機(jī)動(dòng)目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與跟蹤算法
本文關(guān)鍵詞:一種新的可變數(shù)目機(jī)動(dòng)目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與跟蹤算法
更多相關(guān)文章: 多模粒子濾波 檢測(cè)與跟蹤 關(guān)聯(lián)判定 目標(biāo) 混合采樣
【摘要】:在低信噪比多傳感器觀測(cè)環(huán)境下,針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)數(shù)目變化時(shí)跟蹤性能不高的問題,提出一種新的目標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)與跟蹤算法。依據(jù)粒子存在變量進(jìn)行預(yù)測(cè)狀態(tài)粒子集的采樣,考慮狀態(tài)粒子集與當(dāng)前觀測(cè)值的關(guān)聯(lián)程度,利用模糊拍賣算法與粒子群優(yōu)化理論解決狀態(tài)集與觀測(cè)集之間的關(guān)聯(lián)問題,并給出目標(biāo)出現(xiàn)與消失的判定準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)粒子權(quán)值更新;依據(jù)混合采樣方法得到包含模型信息和狀態(tài)信息的粒子集,并按照目標(biāo)模型概率進(jìn)行粒子狀態(tài)融合得到目標(biāo)局部狀態(tài)后驗(yàn)估計(jì)值和均方誤差;最后,對(duì)關(guān)聯(lián)的各傳感器局部航跡信息進(jìn)行加權(quán)融合,得到各目標(biāo)的全局狀態(tài)估計(jì)值,并與經(jīng)典多模粒子濾波算法的仿真試驗(yàn)對(duì)比分析。研究結(jié)果表明:新算法在運(yùn)動(dòng)模型概率估計(jì)、狀態(tài)估計(jì)及目標(biāo)數(shù)目估計(jì)方面具有有效性。
【作者單位】: 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 多模粒子濾波 檢測(cè)與跟蹤 關(guān)聯(lián)判定 目標(biāo) 混合采樣
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60802084) 武器裝備預(yù)先研究基金資助項(xiàng)目(51306030205)~~
【分類號(hào)】:TN713;TP212.9
【正文快照】: 現(xiàn)代防空系統(tǒng)需要借助于多傳感器提供的互補(bǔ)觀測(cè)信息進(jìn)行探測(cè)工作,復(fù)雜的觀測(cè)環(huán)境對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法也提出了越來越高的要求。傳統(tǒng)的先檢測(cè)后跟蹤算法大多先對(duì)傳感器每幀原始數(shù)據(jù)進(jìn)行門限檢測(cè),然后利用超過門限值的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤處理。這種方法雖然在一定程度上減少了計(jì)算
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1043650
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