典型文献
基于高斯混合伯努利滤波的超宽带传感器扩展目标跟踪
文献摘要：
针对超宽带传感器扩展目标跟踪问题,提出了一种高斯混合伯努利滤波算法.算法基于梯度算子实现线性高斯目标和测量模型下的递归滤波,利用高斯混合模型获得目标的后验强度,提出一种基于层次划分密度的聚类优化来实现目标状态的提取,从而来估计扩展目标的时变散射点数.超宽带雷达传感器的仿真实验结果表明,所提算法可以在检测不确定度、目标测量率不确定度、噪声和假警报存在的情况下,能够有效联合检测和跟踪目标,在保证计算效率的同时,提高了跟踪的精确度及稳定性.
文献关键词：
多伯努利滤波;高斯混合;扩展目标;超宽带传感器
中图分类号：
作者姓名：
陈威;张成
作者机构：
华侨大学计算机科学与技术学院,福建 厦门 361021;西安电子科技大学,西安 710077
文献出处：
引用格式：
[1]陈威;张成-.基于高斯混合伯努利滤波的超宽带传感器扩展目标跟踪)[J].火力与指挥控制,2022(08):61-67
A类：
超宽带传感器,宽带传感器
B类：
扩展目标跟踪,跟踪问题,滤波算法,梯度算子,子实,测量模型,递归,高斯混合模型,聚类优化,实现目标,超宽带雷达,检测不确定度,目标测量,警报,联合检测,跟踪目标,计算效率,多伯努利滤波
AB值：
0.238801
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