【摘要】：針對于多目標在機載多普勒盲區(qū)測量數(shù)據(jù)丟失下的跟蹤問題,提出了一種魯棒無偏轉(zhuǎn)換自適應(yīng)門限的CPHD(Robust Unbiased Converted Measurements-Adaptive Gating-Cardinalized Probability Hypothesis Density,RUCM-AG-CPHD)算法。該算法首先對目標測量信息進行無偏轉(zhuǎn)換,并將無偏轉(zhuǎn)換得到的噪聲協(xié)方差矩陣做解耦;然后設(shè)計增益調(diào)節(jié)矩陣提高濾波器在目標量測數(shù)據(jù)丟失下的魯棒性;最后采用自適應(yīng)門限去除不相關(guān)的量測信息,同時保證檢測到新出現(xiàn)的目標,從而有效地降低了算法的計算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明該算法的有效性和可行性,可以更加準確的估計出目標在盲區(qū)內(nèi)測量信息丟失下的目標個數(shù)和狀態(tài),且計算量相對于傳統(tǒng)的CPHD算法減少了8.6%。
【作者單位】： 南京理工大學自動化學院;多運動體信息感知與協(xié)同控制重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61473153) 航空科學基金(2016ZC59006) 江蘇省“六大人才高峰”項目(2015-XXRJ-006) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(3091704105)
【分類號】：TN953

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本文編號：2534034