检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072 [2]西北机电工程研究所,陕西咸阳712099
出 处:《兵工学报》2013年第1期87-92,共6页Acta Armamentarii
基 金:国家自然科学基金项目(61174193);航空科学基金项目(20080816004)
摘 要:为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器(MMPF)对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明:基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。A new algorithm was presented to deal with the multi-target tracking problem.Firstly the target number in an interest region was modeled as a stochastic process;secondly the state vector was augmented with target number;and finally the state estimation was carried using the multi-model particle filter(MMPF),and the numerical simulation was proposed to identify the efficiency of this method in multi-sensor/multi-target tracking application.The simulation results show that the improved method can be applied to track the maneuvering targets effectively by using the non-linear dynamic model.
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