本文關(guān)鍵詞：基于高斯混合概率假設(shè)密度濾波器的多擴展目標跟蹤

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【摘要】：隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,擴展目標跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈定位、戰(zhàn)場監(jiān)視、智能交通以及醫(yī)療診斷等軍事和民用領(lǐng)域的應(yīng)用日益凸顯。對于雜波環(huán)境下的擴展目標跟蹤問題,由于單個擴展目標在每一個采樣時刻產(chǎn)生多個量測,需要解決的首要問題就是量測集劃分。能否正確劃分擴展目標量測集,直接決定了后續(xù)的擴展目標狀態(tài)估計性能。本文在擴展目標量測集劃分的基礎(chǔ)上,利用高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法實現(xiàn)對多擴展目標的跟蹤。針對擴展目標量測集劃分問題,本文利用了兩種擴展目標量測集的劃分方法,即距離劃分和K-means++劃分,首先對擴展目標的觀測集進行劃分。其次在Matlab環(huán)境下,利用高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法分別對兩種劃分方法實現(xiàn)的擴展目標跟蹤進行仿真。仿真結(jié)果表明,與K-means++劃分方法相比,距離劃分的擴展目標跟蹤性能較好。針對雜波環(huán)境下,由于多個擴展目標產(chǎn)生量測數(shù)巨大以及雜波的存在導(dǎo)致的量測不確定性,使得前述方法中的量測劃分過程不能得到理想結(jié)果的問題。為了提高利用量測集劃分實現(xiàn)擴展目標跟蹤的精度,本文利用了一種基于近鄰傳播聚類的擴展目標量測集劃分方法。該量測劃分方法首先采用密度分析技術(shù)對量測集進行預(yù)處理,將雜波量測和擴展目標量測分開,其次使用近鄰傳播聚類技術(shù)對擴展目標量測集進行劃分,從而減少了劃分數(shù)目。最后利用高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法對該劃分方法實現(xiàn)的多擴展目標跟蹤進行仿真研究。仿真結(jié)果表明,與前兩種劃分方法相比,該算法使擴展目標的跟蹤性能有很大提升。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713

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