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题名特征匹配的SMC-PHD雷达非线性多目标跟踪算法
被引量：3
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作者
陶进
蒋德富
杨佳林
蒋康辉
付明星
刘铭
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机构
河海大学信息科学与工程学院
河海大学阵列与信息处理实验室
中国电子科技集团公司第
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第12期60-66,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61971179)。
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文摘
传统的雷达多目标跟踪采用数据关联方法,当杂波和目标数目较多时,这类方法计算量成指数增长,会出现组合爆炸。而基于随机有限集的序贯蒙特卡洛概率假设密度(SMC-PHD)滤波方法无需显式数据关联,为雷达非线性多目标跟踪提供了一种有效解决方案。但在密集杂波和检测概率较低的环境中,传统的SMC-PHD滤波器跟踪性能和实时性能大幅下降。因此,本文提出一种特征匹配的SMC-PHD雷达非线性多目标跟踪算法,使用雷达回波中包含的特征信息对传统SMC-PHD滤波方法进行改进。这些特征信息可以滤除大量杂波,并区分同一新生位置的不同目标,从而提高跟踪精度和实时性。仿真结果表明,该方法能够在密集杂波且检测概率较低的环境下改善雷达多目标跟踪的准确性和实时性。
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关键词
特征匹配
多目标跟踪
序贯蒙特卡洛概率假设密度
特征信息
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Keywords
feature-matching
multi-target tracking
sequence Monte Carlo probability hypothesis density
feature information
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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