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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]海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001 [2]海军航空工程学院信息融合研究所,山东烟台264001
出 处:《雷达科学与技术》2016年第6期648-653,660,共7页Radar Science and Technology
基 金:国家自然科学基金(No.61501487;61531020;61471382;61401495);山东省自然科学基金(No.2015ZRA06052);"泰山学者"建设工程专项经费资助项目
摘 要:雷达观测下弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,针对基于高斯混合概率假设密度滤波器(GM-PHD)的TBD算法在信噪比降低时,存在目标的数目估计不准确、状态估计精度下降的问题,提出了基于GM-PHD平滑滤波器(SGM-PHD)的检测前跟踪算法(SGM-PHD-TBD)。该算法在TBD标准多目标观测模型框架下,采用平滑递归方法,利用多个量测数据对滤波值进行平滑,在牺牲一定运算效率的基础上提升了算法的估计精度。仿真结果表明,该算法在信噪比较低的情况下对目标数目估计的准确度和目标状态估计的精度均优于基于GM-PHD的TBD算法。For the weak target track-before-detect (TBD) problem in radar sensor, when the signal-tonoise ratio is reduced, the TBD algorithm based on Gaussian mixture probability hypothesis density (GM- PHD) cannot estimate the number and state of the target precisely. In order to solve this problem, a new TBD algorithm based on the Gaussian mixture PHD smoothing (SGM-PHI)-TBD) algorithm is proposed. Within the framework of the TBD standard observation model, the algorithm adopts the smooth recursion and use a quantity of measurement data to smooth the filtering value. The simulation results show that under the condition of low SNR, the proposed algorithm can improve the estimation of target numbers and the target state to a certain extent and is better than the TBD algorithm based on GM-PHD filter.
关 键 词:弱目标 多目标 GM-PHD平滑滤波器 检测前跟踪
分 类 号:TN953[电子电信—信号与信息处理] TN957[电子电信—信息与通信工程]
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