典型文献
基于贪婪量测划分的隐身目标跟踪MS-LMB滤波器
文献摘要：
针对隐身目标的跟踪,本文将贪婪量测划分的方法应用于多传感器标签多伯努利(MS-LMB)滤波器中,较好地解决了低检测概率下的多雷达跟踪问题.传统的MS-LMB滤波器一般采用吉布斯采样来解决量测划分问题.当雷达网中多数雷达对隐身目标的检测概率较低而处于漏检状态时,目标的似然权值将偏小而很难被吉布斯采样获取,从而难以准确估计隐身目标的状态.贪婪量测划分机制由于单独考虑了包含漏检项的量测集,可有效解决此问题.仿真实验结果表明,在隐身目标的跟踪中,采用贪婪量测划分的MS-LMB滤波器的滤波性能明显优于采用吉布斯采样的MS-LMB滤波器的性能.
文献关键词：
隐身目标跟踪;多传感器多目标跟踪;MS-LMB滤波器;量测划分假设
中图分类号：
作者姓名：
孙进平;代贝宁;张玉涛
作者机构：
北京航空航天大学电子信息工程学院,北京 100191;中国船舶集团有限公司第八研究院,江苏,南京 211153
文献出处：
引用格式：
[1]孙进平;代贝宁;张玉涛-.基于贪婪量测划分的隐身目标跟踪MS-LMB滤波器)[J].北京理工大学学报,2022(12):1290-1298
A类：
隐身目标跟踪,贪婪量测划分机制,多传感器多目标跟踪,量测划分假设
B类：
LMB,滤波器,标签多伯努利,检测概率,多雷达,跟踪问题,吉布斯,雷达网,漏检,权值,量测集,滤波性能
AB值：
0.187493
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