针对PMHT无自适应性、无自纠性和易受杂波影响等缺点,提出一种自适应概率多假设跟踪算法并将之应用于无源场景中。该算法通过在条件概率中加入状态估计协方差修正了PMHT中后验关联概率计算公式,使其能根据状态估计自适应更新;利用联合...针对PMHT无自适应性、无自纠性和易受杂波影响等缺点,提出一种自适应概率多假设跟踪算法并将之应用于无源场景中。该算法通过在条件概率中加入状态估计协方差修正了PMHT中后验关联概率计算公式,使其能根据状态估计自适应更新;利用联合概率数据互联(joint probabilistic data association,JPDA)技术估计目标状态及其协方差。仿真结果表明,相对已有的自适应PMHT算法,文章算法在目标跟踪有效性和跟踪精度上性能都有较大提升,能够接近JPDA算法,在高杂波密度条件下也能保持较好的跟踪性能和较低的计算复杂度。展开更多
文摘针对PMHT无自适应性、无自纠性和易受杂波影响等缺点,提出一种自适应概率多假设跟踪算法并将之应用于无源场景中。该算法通过在条件概率中加入状态估计协方差修正了PMHT中后验关联概率计算公式,使其能根据状态估计自适应更新;利用联合概率数据互联(joint probabilistic data association,JPDA)技术估计目标状态及其协方差。仿真结果表明,相对已有的自适应PMHT算法,文章算法在目标跟踪有效性和跟踪精度上性能都有较大提升,能够接近JPDA算法,在高杂波密度条件下也能保持较好的跟踪性能和较低的计算复杂度。
