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一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器
被引量：
1
1
作者
薛昱
冯西安
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4295-4304,共10页
现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其...
现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其用于纯方位多目标跟踪。首先,推导了JMGM模型,其中每个单目标状态估计由一组并行的、带模型概率的高斯函数描述,该状态估计的概率由一个非负的权重来表征。一组权值、模型概率、均值和协方差被统称为JMGM分量。根据贝叶斯规则,推导了JMGM分量的更新方法。然后,利用JMGM模型近似多目标PHD。根据交互式多模型(IMM)规则,推导出JMGM分量的交互、预测和估计方法。将所提JMGM-PHD滤波器应用于纯方位跟踪(BOT)时,针对同时执行平移和旋转的观测站,基于复合函数求导规则推导出一种计算线性化观测矩阵的方法。所提JMGM-PHD滤波器保持了单模型PHD滤波器的形式,但能够自适应地跟踪不确定机动目标。仿真结果表明,JMGM-PHD滤波器克服了似然值滞后于目标机动的问题,在跟踪精度和计算成本方面均优于MM-GM-PHD滤波器。
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关键词
不确定机动目标跟踪
概率假设密度滤波器
交互多模型
平移和旋转
纯方位
跟踪
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职称材料
题名
一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器
被引量：
1
1
作者
薛昱
冯西安
机构
西北工业大学航海学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4295-4304,共10页
基金
国家自然科学基金(62071386)。
文摘
现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其用于纯方位多目标跟踪。首先,推导了JMGM模型,其中每个单目标状态估计由一组并行的、带模型概率的高斯函数描述,该状态估计的概率由一个非负的权重来表征。一组权值、模型概率、均值和协方差被统称为JMGM分量。根据贝叶斯规则,推导了JMGM分量的更新方法。然后,利用JMGM模型近似多目标PHD。根据交互式多模型(IMM)规则,推导出JMGM分量的交互、预测和估计方法。将所提JMGM-PHD滤波器应用于纯方位跟踪(BOT)时,针对同时执行平移和旋转的观测站,基于复合函数求导规则推导出一种计算线性化观测矩阵的方法。所提JMGM-PHD滤波器保持了单模型PHD滤波器的形式,但能够自适应地跟踪不确定机动目标。仿真结果表明,JMGM-PHD滤波器克服了似然值滞后于目标机动的问题,在跟踪精度和计算成本方面均优于MM-GM-PHD滤波器。
关键词
不确定机动目标跟踪
概率假设密度滤波器
交互多模型
平移和旋转
纯方位
跟踪
Keywords
Uncertain maneuvering target tracking
Probability Hypothesis Density(PHD)filter
Interactive Multi-Model(IMM)
Translation and rotation
Bearings-Only Tracking(BOT)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器
薛昱
冯西安
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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