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基于高斯混合势化概率假设密度的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法
被引量：
6
1
作者
吴卫华
江晶
+1 位作者
冯讯
刘重阳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1490-1494,共5页
为在新兴的随机有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟踪杂波环境下的多目标,该文提出基于高斯混合势化概率假设密度(GM-CPHD)的脉冲多普勒雷达多目标跟踪(MTT)算法。该算法在标准GM-CPHD基础上,在使用位置量测更新状态后,再利用多普...
为在新兴的随机有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟踪杂波环境下的多目标,该文提出基于高斯混合势化概率假设密度(GM-CPHD)的脉冲多普勒雷达多目标跟踪(MTT)算法。该算法在标准GM-CPHD基础上,在使用位置量测更新状态后,再利用多普勒量测进行序贯更新,可获得更精确的似然函数和状态估计。仿真结果验证了该算法的有效性,表明在GM-CPHD基础上引入目标的多普勒信息可有效抑制杂波,显著改善跟踪性能。
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关键词
多目标跟踪
随机有限集
概率
假设
密度
高斯混合
势化概率假设密度
脉冲多普勒雷达
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职称材料
抗“飞点”的UKF-GMPCPHD滤波算法
被引量：
1
2
作者
黄伟平
徐毓
甘少武
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期34-39,共6页
为实现被动测角目标状态和数目的实时估计,在高斯混合粒子(Gaussian mixture particle,GMP)的势化概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波框架下,提出了基于抗"飞点"无迹卡尔曼滤波器(unscented...
为实现被动测角目标状态和数目的实时估计,在高斯混合粒子(Gaussian mixture particle,GMP)的势化概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波框架下,提出了基于抗"飞点"无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter,UKF)的GMPCPHD滤波算法,即抗"飞点"的UKF-GMPCPHD滤波算法。在该算法中,粒子滤波的重要性采样函数由抗"飞点"UKF产生,粒子的预测与更新采用拟蒙特卡罗(quasi-MonteCarlo,QMC)方式,目标状态的概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)和势分布用一组高斯粒子滤波器(Gaussian particle filtering,GPF)近似。通过该算法与GMPCPHD、UKF-GMPPHD滤波算法的对比仿真,验证了该算法良好的跟踪性能。
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关键词
非线性跟踪
目标数目
势化概率假设密度
门限函数
拟蒙特卡罗
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职称材料
题名
基于高斯混合势化概率假设密度的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法
被引量：
6
1
作者
吴卫华
江晶
冯讯
刘重阳
机构
空军预警学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1490-1494,共5页
基金
国家自然科学基金(61102168)资助课题
文摘
为在新兴的随机有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟踪杂波环境下的多目标,该文提出基于高斯混合势化概率假设密度(GM-CPHD)的脉冲多普勒雷达多目标跟踪(MTT)算法。该算法在标准GM-CPHD基础上,在使用位置量测更新状态后,再利用多普勒量测进行序贯更新,可获得更精确的似然函数和状态估计。仿真结果验证了该算法的有效性,表明在GM-CPHD基础上引入目标的多普勒信息可有效抑制杂波,显著改善跟踪性能。
关键词
多目标跟踪
随机有限集
概率
假设
密度
高斯混合
势化概率假设密度
脉冲多普勒雷达
Keywords
Multi-Target Tracking （MTT）
Random Finite Sets （RFS）
Probability Hypothesis Density （PHD）
Gaussian Mixture Cardinalized Probability Hypothesis Density （GM-CPHD）
Pulse Doppler radar
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
抗“飞点”的UKF-GMPCPHD滤波算法
被引量：
1
2
作者
黄伟平
徐毓
甘少武
机构
空军雷达学院科研部
空军雷达学院训练部
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期34-39,共6页
基金
国防预研基金资助课题
文摘
为实现被动测角目标状态和数目的实时估计,在高斯混合粒子(Gaussian mixture particle,GMP)的势化概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波框架下,提出了基于抗"飞点"无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter,UKF)的GMPCPHD滤波算法,即抗"飞点"的UKF-GMPCPHD滤波算法。在该算法中,粒子滤波的重要性采样函数由抗"飞点"UKF产生,粒子的预测与更新采用拟蒙特卡罗(quasi-MonteCarlo,QMC)方式,目标状态的概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)和势分布用一组高斯粒子滤波器(Gaussian particle filtering,GPF)近似。通过该算法与GMPCPHD、UKF-GMPPHD滤波算法的对比仿真,验证了该算法良好的跟踪性能。
关键词
非线性跟踪
目标数目
势化概率假设密度
门限函数
拟蒙特卡罗
Keywords
nonlinear track
target number
cardinalized probability hypothesis density（CPHD）
threshold function
quasi-Monte Carlo（QMC）
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯混合势化概率假设密度的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法
吴卫华
江晶
冯讯
刘重阳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
6
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职称材料
2
抗“飞点”的UKF-GMPCPHD滤波算法
黄伟平
徐毓
甘少武
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
1
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职称材料
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