多目标跟踪的观测站最优机动策略

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在多目标跟踪问题中,观测站的有效机动可以提高观测信息的质量,从而提升目标跟踪的精度.对此,文中提出一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器的观测站最优机动马尔可夫决策方法.首先,用Fisher信息矩阵(FIM)行列式建立代价函数;然后,计算出马尔可夫链的转移矩阵,利用马尔可夫决策过程(MDP)来获得观测站最优机动策略.其中,利用GM-PHD滤波器来估计目标的实际位置和为每一决策周期提供概率假设密度(PHD).通过实验仿真,验证了该机动策略在提高多目标跟踪精度方面的有效性.
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