本文關(guān)鍵詞： 無源相參雷達(dá) 機(jī)動目標(biāo)跟蹤 高速 新生目標(biāo)初始化 概率假設(shè)密度　出處：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對無源相參雷達(dá)系統(tǒng)多個高速機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題,提出一種擴(kuò)展的多模型概率假設(shè)密度濾波器的粒子濾波實現(xiàn)方法.傳統(tǒng)的多模型概率假設(shè)密度濾波器假定新生目標(biāo)的強(qiáng)度函數(shù)先驗已知,但是無源雷達(dá)背景下新生目標(biāo)可在監(jiān)視區(qū)域任意位置出現(xiàn),且速度取值范圍大,此時傳統(tǒng)方法失效.基于傳統(tǒng)多模型概率假設(shè)密度濾波器,利用各時刻遠(yuǎn)離多目標(biāo)狀態(tài)估計的定位結(jié)果,自適應(yīng)初始化各時刻新出現(xiàn)的目標(biāo),有效跟蹤多個高速機(jī)動目標(biāo).仿真實驗驗證了該方法的有效性.
[Abstract]:Aiming at tracking multiple high speed maneuvering targets in passive coherent radar system, In this paper, an extended multi-model probability hypothetical density filter is proposed, which assumes that the intensity function of the new target is known a priori, and the traditional multi-model probability assumption density filter assumes that the intensity function of the new target is known a priori. However, in the passive radar background, the new target can appear anywhere in the surveillance area, and the velocity range is wide, so the traditional method is invalid. The density filter is assumed based on the traditional multi-model probability. Using the localization results of state estimation away from multi-target at every time, the new targets are initialized adaptively, and multiple high-speed maneuvering targets are tracked effectively. The simulation results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61001213) 國家部委基礎(chǔ)科研資助項目(B14xx193)
【分類號】：TN953

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1538879