自适应压缩感知与处理方法(Adaptive Compressive Sensing and Processing,ACSP)能够减少计算负荷,但现有的基于自适应压缩感知与处理的雷达目标跟踪方法仅限于单目标的跟踪,针对该问题,提出将自适应压缩感知用于雷达多目标追踪。通过...自适应压缩感知与处理方法(Adaptive Compressive Sensing and Processing,ACSP)能够减少计算负荷,但现有的基于自适应压缩感知与处理的雷达目标跟踪方法仅限于单目标的跟踪,针对该问题,提出将自适应压缩感知用于雷达多目标追踪。通过对回波进行稀疏表示,设计改进字典(稀疏变换矩阵)。在测量过程中,采用自适应权重替代随机高斯矩阵,构造和配置感知矩阵,基于压缩感知采样的接收数据来建立测量模型。由于测量与目标状态的非线性关系,采用结合联合概率数据关联方法的似然粒子滤波器对目标状态实时顺序估计,从而克服了多目标跟踪中的数据关联问题。理论仿真实验结果表明,改进的自适应压缩感知与处理方法实现了对多目标跟踪。展开更多
文摘自适应压缩感知与处理方法(Adaptive Compressive Sensing and Processing,ACSP)能够减少计算负荷,但现有的基于自适应压缩感知与处理的雷达目标跟踪方法仅限于单目标的跟踪,针对该问题,提出将自适应压缩感知用于雷达多目标追踪。通过对回波进行稀疏表示,设计改进字典(稀疏变换矩阵)。在测量过程中,采用自适应权重替代随机高斯矩阵,构造和配置感知矩阵,基于压缩感知采样的接收数据来建立测量模型。由于测量与目标状态的非线性关系,采用结合联合概率数据关联方法的似然粒子滤波器对目标状态实时顺序估计,从而克服了多目标跟踪中的数据关联问题。理论仿真实验结果表明,改进的自适应压缩感知与处理方法实现了对多目标跟踪。
