【摘要】：針對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)聯(lián)合估計(jì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和目標(biāo)外形的問(wèn)題,提出一種基于星-凸形隨機(jī)超曲面模型的擴(kuò)展目標(biāo)高斯混合概率密度濾波算法。該算法利用星-凸隨機(jī)超曲面模型對(duì)量測(cè)的擴(kuò)散程度進(jìn)行建模,在高斯混合概率假設(shè)密度的框架下,通過(guò)求解、更新遞推量測(cè)模型下的量測(cè)似然、新息等參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的跟蹤。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法在保證跟蹤有效性和可行性的同時(shí),提高了對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和目標(biāo)外形的估計(jì)精度。
[Abstract]:Aiming at the problem of joint estimation of moving state and shape of extended target, a hybrid probability density filtering algorithm for extended target Gao Si based on star-convex random hypersurface model is proposed. In this algorithm, the diffusion degree of the measurement is modeled by the star-convex stochastic hypersurface model. Under the framework of Gao Si's mixed probability assumption density, the likelihood of measurement under the recursive measurement model is updated by solving it. The parameters such as innovation are used to track the extended target. Simulation results show that the proposed algorithm not only ensures the effectiveness and feasibility of tracking, but also improves the estimation accuracy of the moving state and shape of the extended target.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61571458) 陜西省自然科學(xué)基金(2011JM8023)資助
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：2320421