一种天波超视距雷达多路径融合算法

• 作者: 杨峰 潘泉 王永齐 陈昊
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 天波超视距雷达 多路径 混合高斯概率假设密度 不敏卡尔曼滤波 复杂环境
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 【电子与信息科学】
• 页码范围: 130-137
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 5553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2014.02130

摘要

针对天波超视距雷达( over-the-horizon radar, OTHR)多目标跟踪所面临的多路径和低检测概率问题,结合混合高斯概率假设密度( Gaussian mixture probability hypothesis density, GMPHD)滤波器免数据关联以及计算耗费低的优点,提出多路径不敏卡尔曼混合高斯概率假设密度( multipath unscented Kal-man-Gaussian mixture probability hypothesis density, MPUK-GMPHD)融合框架。该框架将多路径效应等效为多传感器,构建面向OTHR的多传感器意义下的概率假设密度( probability hypothesis density, PHD)融合算法。通过多路径信息的有效融合避免多路径独立量测更新带来PHD目标数过估问题,并采用不敏卡尔曼滤波处理量测模型非线性问题。仿真结果表明,在OTHR多目标跟踪的复杂环境下, MPUK-GMPHD融合算法能够较准确地估计目标状态和目标数,缓解了直接利用GMPHD滤波器处理带来的目标数过估和较大计算量的问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	杨峰	西北工业大学自动化学院	105	1353	16.0	34.0
3	陈昊	西北工业大学自动化学院	7	114	3.0	7.0
4	王永齐	西北工业大学自动化学院	5	17	3.0	4.0