本文關鍵詞：基于多伯努利概率假設密度的擴展目標跟蹤方法

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【摘要】：高分辨率雷達系統(tǒng)中,擴展目標一般會產生多個量測。現有隨機有限集(RFS)類算法一般假定擴展目標的量測數目服從泊松分布,然而這個假設與實際情況不符。針對這一問題,該文提出一種多伯努利擴展目標概率假設密度(MB-ET-PHD)跟蹤算法。該算法首先假設擴展目標的量測數目服從多伯努利分布,然后通過有限集統(tǒng)計(FISST)理論的多目標微積分推導得到校正等式,最后給出了高斯混合(GM)框架的仿真結果。仿真結果表明該算法能夠獲得比泊松ET-PHD算法更好的跟蹤性能。
【作者單位】： 南京理工大學電子工程與光電技術學院;
【關鍵詞】： 擴展目標跟蹤 概率假設密度 多伯努利
【基金】：國家自然科學基金(61471198)~~
【分類號】：TN713;TN95
【正文快照】： 1引言在傳統(tǒng)目標跟蹤問題中,一個目標每個時刻最多產生一個量測。然而,在一些高分辨雷達中,一個目標會占據多個分辨單元,這種目標被稱為擴展目標。在擴展目標跟蹤問題中,令人感興趣的是對擴展目標的量測數目建模。文獻[1]提出擴展目標的量測數目服從泊松分布的假設,一個擴展目

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