【摘要】：擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤與傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤不同,不僅需要對目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行跟蹤,同時(shí)對于目標(biāo)的外形特征也不能忽略。針對擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤過程中存在的外形擬合和非線性的問題,提出一種基于星凸隨機(jī)超曲面模型(RHM)的擴(kuò)展目標(biāo)序貫蒙特卡洛概率假設(shè)密度濾波(SMC-PHD)算法。該算法運(yùn)用星凸RHM對擴(kuò)展目標(biāo)量測源建模,在SMC-PHD的框架下,推導(dǎo)出非線性濾波算法的量測似然表達(dá)式和更新方程,實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤。仿真結(jié)果證明,所提算法的跟蹤性能較其他濾波對于目標(biāo)擴(kuò)散程度和質(zhì)心估計(jì)均有提高。
[Abstract]:Different from the traditional target tracking, extended target tracking not only needs to track the moving state of the target, but also can not be ignored for the shape features of the target. In order to solve the problem of shape fitting and nonlinear in the process of extended target tracking, an extended target sequential Monte Carlo probability hypothesis density filtering (SMC-PHD) algorithm based on star-convex random hypersurface model (RHM) is proposed. In this algorithm, the star convex RHM is used to model the extended target measurement source. Under the framework of SMC-PHD, the measurement likelihood expression and updating equation of the nonlinear filtering algorithm are derived to realize the extended target tracking. The simulation results show that the tracking performance of the proposed algorithm is better than that of other filters for target diffusion degree and centroid estimation.
【作者單位】： 中國人民解放軍空軍試飛局;空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015JM6332)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：2483800