一种改进的泊松点过程概率多假设跟踪方法

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多目标跟踪方法的核心是获取量测点与目标间的最优关联。传统的多目标跟踪方法从穷举出的所有可能关联中估计出最优关联,随目标数目指数倍增的关联复杂度制约了雷达跟踪多目标的能力。因此提出了一种低运算复杂度、高跟踪精度的多目标跟踪算法和与其配套的航迹管理方法,目标和杂波产生的量测点被建模为泊松点过程,以量测的来源为缺失信息,通过EM(Expectation Maximisation)算法迭代求解目标状态,独立的量测关联和目标混合概率大大降低了算法的复杂度。此外,额外的回波多普勒信息作为目标特征被引入关联和滤波环节辅
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