【摘要】：針對雜波和漏檢環(huán)境下多個群目標跟蹤中形狀估計精度低的問題,提出一種具有形狀信息的多個群目標跟蹤算法。該算法首先進行量測集劃分進而起始航跡,隨后對傳統(tǒng)的群目標Bayesian遞推算法進行改進,并融合群航跡關聯等算法,利用改進的算法對多個群目標的運動狀態(tài)和形狀信息同時進行估計,大大提高了形狀的估計精度。仿真結果表明,該算法不僅可以對多個群目標的運動狀態(tài)同時進行跟蹤,并且可以有效估計每個群目標的形狀信息,大大提高了形狀估計精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of shape estimation in multi-group target tracking in clutter and missed detection environment, a multi-group target tracking algorithm with shape information is proposed. The algorithm firstly divides the measurement set and starts the track, then improves the traditional Bayesian recursive algorithm of group target and combines the algorithm such as group track correlation. The improved algorithm is used to estimate the motion state and shape information of multiple group targets at the same time, which greatly improves the estimation accuracy of the shape. Simulation results show that the algorithm can not only track the motion state of multiple group targets at the same time, but also can effectively estimate the shape information of each group target, which greatly improves the shape estimation accuracy.
【作者單位】： 中國航空工業(yè)集團公司雷華電子技術研究所;
【基金】：中航工業(yè)技術創(chuàng)新基金(No.2014D60720R)
【分類號】：TN953

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本文編號：2503081