現(xiàn)在的雷達信號樣式日益復雜,對于多目標場景,傳統(tǒng)偵察方式容易出現(xiàn)增批現(xiàn)象,這將帶來同一批次參數(shù)不完備、不同批次參數(shù)冗余等問題。僅僅依靠到達時間、方位、頻率等參數(shù)信息,將難以實現(xiàn)對動目標的跟蹤及軌跡擬合。在期望最大化算法基礎上,提出一種新的多目標軌跡擬合算法,從理論上論證該算法的合理性,并通過仿真驗證了其有效性。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 EM算法
2 多軌跡擬合算法
    2.1 混合高斯模型
    2.2 混合拉普拉斯模型
    2.3 混合線性模型
3 仿真試驗
4 結束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種新的近程多目標軌跡參數(shù)測量方法[J]. 郭新民,呂鵬.  雷達科學與技術. 2017(06)
[2]基于高斯混合模型的期望最大化聚類算法[J]. 尹楠.  統(tǒng)計與決策. 2017(04)
[3]混合高斯參數(shù)估計的兩種EM算法比較[J]. 劉旺鎖,王平波,顧雪峰.  聲學技術. 2014(06)
[4]基于參數(shù)探索的期望最大化策略搜索[J]. 程玉虎,馮渙婷,王雪松.  自動化學報. 2012(01)
[5]基于EM算法和GOF的寬帶分布式目標檢測算法[J]. 李濤,馮大政,夏宇垠.  電子學報. 2010(10)



本文編號：3729774