杂波环境下机动输入序列和量测序列的联合最优估计

• 作者: 左东广 朱洪艳 郑林 韩崇昭 韩红
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 期望极大化算法 离散优化 机动输入序列 量测序列
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 175-178,214
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.02.017

摘要

为了提高在杂波环境下跟踪强机动目标的精度,提出了一种新的基于期望极大化(EM)算法的机动目标状态估计方法.首先建立了基于EM算法的最大后验概率意义下的状态估计数学模型,然后采用离散优化技术解决EM算法中的极大化问题,最终确定出作用于系统的实际机动输入序列,同时分离出源于目标的量测序列,进而获得对目标状态更精确的估计.它有效地解决了最大后验概率状态估计中的不完全数据问题.Monte-Carlo仿真结果表明,新算法比传统的交互式多模型概率数据关联算法具有更优越的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电子与信息工程学院	349	5634	35.0	59.0
2	韩红	西安交通大学电子与信息工程学院	27	377	11.0	19.0
3	朱洪艳	西安交通大学电子与信息工程学院	36	531	14.0	22.0
4	郑林	西安交通大学电子与信息工程学院	15	286	9.0	15.0
5	左东广	西安交通大学电子与信息工程学院	17	421	12.0	17.0