【摘 要】
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针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,为了进一步降低目标个数估计误差,研究高斯混合-势概率假设密度方法(GM-CPHD)。首先,在随机集框架和最优贝叶斯理论下,给出了CPHD递归
【机 构】
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南京电子技术研究所,中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室
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针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,为了进一步降低目标个数估计误差,研究高斯混合-势概率假设密度方法(GM-CPHD)。首先,在随机集框架和最优贝叶斯理论下,给出了CPHD递归形式;然后,在线性高斯假设条件下,详细给出了GM-CPHD强度和势预测和更新的递归闭合解,降低了计算复杂度,满足跟踪实时性要求;最后,仿真实验结果显示,GM-CPHD目标个数估计精度比GM-PHD更高;雷达实验数据测试结果显示,GM-CPHD在不需要数据关联的情况下,能够有效抑制大量杂波,稳定地估计目标个数和目标状态。
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