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自适应非线性GM-PHD滤波及在无源跟踪中的应用
1
作者
危璋
冯新喜
+1 位作者
刘钊
刘欣
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第10期3076-3083,共8页
首先针对无源传感器目标跟踪中的非线性问题,将高斯-厄米特求积分规则运用于高斯混合概率假设密度滤波,提出一种求积分卡尔曼概率假设密度滤波。其次,针对未知时变过程噪声,将基于极大后验估计原理的噪声估计器运用到概率假设密度滤波中...
首先针对无源传感器目标跟踪中的非线性问题,将高斯-厄米特求积分规则运用于高斯混合概率假设密度滤波,提出一种求积分卡尔曼概率假设密度滤波。其次,针对未知时变过程噪声,将基于极大后验估计原理的噪声估计器运用到概率假设密度滤波中,同时依据目标状态一步预测与状态滤波结果之间的残差,提出一种对滤波发散情况判断和抑制的算法。最后通过无源传感器双站跟踪仿真表明:相较于已有的非线性高斯混合概率假设密度滤波,所提算法有更高的精度,并且在未知时变噪声环境中具有较好跟踪效果。
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关键词
高斯混合概率假设密度
滤波
无源跟踪
高斯-厄米特求积分
噪声估计
滤波发散抑制
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职称材料
题名
自适应非线性GM-PHD滤波及在无源跟踪中的应用
1
作者
危璋
冯新喜
刘钊
刘欣
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第10期3076-3083,共8页
文摘
首先针对无源传感器目标跟踪中的非线性问题,将高斯-厄米特求积分规则运用于高斯混合概率假设密度滤波,提出一种求积分卡尔曼概率假设密度滤波。其次,针对未知时变过程噪声,将基于极大后验估计原理的噪声估计器运用到概率假设密度滤波中,同时依据目标状态一步预测与状态滤波结果之间的残差,提出一种对滤波发散情况判断和抑制的算法。最后通过无源传感器双站跟踪仿真表明:相较于已有的非线性高斯混合概率假设密度滤波,所提算法有更高的精度,并且在未知时变噪声环境中具有较好跟踪效果。
关键词
高斯混合概率假设密度
滤波
无源跟踪
高斯-厄米特求积分
噪声估计
滤波发散抑制
Keywords
Gaussian mixture probability hypothesis density filter
passive tracking
Gauss-Hermitequadrature
noise statistic estimation
restrain filter divergence
分类号
TN955 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
自适应非线性GM-PHD滤波及在无源跟踪中的应用
危璋
冯新喜
刘钊
刘欣
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2015
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