【摘要】：針對(duì)于多目標(biāo)在機(jī)載多普勒盲區(qū)測(cè)量數(shù)據(jù)丟失下的跟蹤問(wèn)題,提出了一種魯棒無(wú)偏轉(zhuǎn)換自適應(yīng)門(mén)限的CPHD(Robust Unbiased Converted Measurements-Adaptive Gating-Cardinalized Probability Hypothesis Density,RUCM-AG-CPHD)算法。該算法首先對(duì)目標(biāo)測(cè)量信息進(jìn)行無(wú)偏轉(zhuǎn)換,并將無(wú)偏轉(zhuǎn)換得到的噪聲協(xié)方差矩陣做解耦;然后設(shè)計(jì)增益調(diào)節(jié)矩陣提高濾波器在目標(biāo)量測(cè)數(shù)據(jù)丟失下的魯棒性;最后采用自適應(yīng)門(mén)限去除不相關(guān)的量測(cè)信息,同時(shí)保證檢測(cè)到新出現(xiàn)的目標(biāo),從而有效地降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明該算法的有效性和可行性,可以更加準(zhǔn)確的估計(jì)出目標(biāo)在盲區(qū)內(nèi)測(cè)量信息丟失下的目標(biāo)個(gè)數(shù)和狀態(tài),且計(jì)算量相對(duì)于傳統(tǒng)的CPHD算法減少了8.6%。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;多運(yùn)動(dòng)體信息感知與協(xié)同控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61473153) 航空科學(xué)基金(2016ZC59006) 江蘇省“六大人才高峰”項(xiàng)目(2015-XXRJ-006) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(3091704105)
【分類(lèi)號(hào)】：TN953

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本文編號(hào)：2534034