本文選題：目標(biāo)跟蹤算法 + 擴(kuò)展目標(biāo)��； 參考：《電光與控制》2017年08期

【摘要】：為解決擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤算法量測(cè)不精確的問題,提出一種基于箱粒子濾波的ET-CBMeMBer濾波算法。該算法基于隨機(jī)集理論,首先將擴(kuò)展目標(biāo)的狀態(tài)集和觀測(cè)集隨機(jī)化,然后基于區(qū)間分析技術(shù),推導(dǎo)了適用于區(qū)間量測(cè)的多擴(kuò)展目標(biāo)偽似然函數(shù)和勢(shì)平衡多伯努利多擴(kuò)展目標(biāo)狀態(tài)更新方程,并提出了適用于區(qū)間量測(cè)的模糊ART區(qū)間量測(cè)集劃分方法,繼而在量測(cè)集劃分的基礎(chǔ)上對(duì)目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)穩(wěn)定的跟蹤。最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明了所提算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of inaccurate measurement of extended target tracking algorithm, a ET-CBMeMBer filter algorithm based on box particle filter is proposed. The algorithm is based on the theory of random set, which randomizes the state set and observation set of the extended target, and then based on the interval analysis technique. The pseudo-likelihood function of multi-extended targets and the state-updating equation of multi-Bernoulli extended targets for potential balance are derived, and the partition method of fuzzy ART interval measurement sets suitable for interval measurement is proposed. Then the target is tracked steadily on the basis of the partition of measurement set. Finally, the simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 新鄉(xiāng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;河南工學(xué)院電子通信工程系;
【基金】：河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(14A510025,17B510001)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：1805617