典型文献
基于量测转换序贯滤波的GMPHD机动目标跟踪
文献摘要：
针对多普勒雷达杂波环境下的多机动目标跟踪,提出了 一种基于去相关无偏量测转换序贯滤波的多模型高斯概率假设密度算法.针对量测的非线性,将位置量测进行无偏量测转换,将多普勒量测进行去偏量测转换,并通过序贯滤波方式提高跟踪精度.针对多 目标的机动性,在高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GMPHD)中引入多模型思想对模型相关的高斯分量进行预测、更新处理.仿真结果显示,所提算法可以在杂波环境中实现有效的机动多 目标跟踪,与无迹卡尔曼多模型GMPHD相比不仅跟踪精度提升了 38.15％,而且大大改善了算法效率;与无迹卡尔曼最适高斯近似GMPHD相比,在效率上有小幅度的增加,且跟踪精度提升了 36.47％.
文献关键词：
高斯混合概率假设密度;多模型;多 目标跟踪;机动目标跟踪;非线性量测
中图分类号：
作者姓名：
侯子林;程婷;彭瀚
作者机构：
电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都611731
文献出处：
引用格式：
[1]侯子林;程婷;彭瀚-.基于量测转换序贯滤波的GMPHD机动目标跟踪)[J].系统工程与电子技术,2022(08):2474-2482
A类：
GMPHD,非线性量测
B类：
量测转换,序贯,机动目标跟踪,多普勒雷达,雷达杂波,杂波环境,无偏,多模型,位置量测,去偏,跟踪精度,机动性,高斯混合概率假设密度,Gaussian,mixture,probability,hypothesis,density,模型思想,无迹卡尔曼,精度提升,算法效率,高斯近似,小幅度
AB值：
0.278739
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