典型文献
非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法
文献摘要：
充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model,RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification,JTC)算法.将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理.仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能.
文献关键词：
联合跟踪与分类;扩展目标;星凸随机超曲面;扩展状态
中图分类号：
作者姓名：
占荣辉;王丽萍
作者机构：
国防科技大学电子科学学院,湖南长沙 410073;中国人民公安大学侦查学院,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]占荣辉;王丽萍-.非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法)[J].国防科技大学学报,2022(05):158-170
A类：
联合跟踪与分类,星凸随机超曲面,随机超曲面模型,JTC,星凸形
B类：
分类算法,标尺,random,hypersurface,model,RHM,joint,tracking,classification,空间扩展,扩展状态,过目,先验信息,矢量化,贝叶斯滤波,一体化处理,目标运动,运动学,构建扩展,似然函数,粒子滤波,实现目标,算式,递推,椭圆形,扩展目标跟踪,目标跟踪算法
AB值：
0.326971
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