优化的多模型粒子滤波机动微弱目标检测前跟踪方法

• 作者: 李秀友 柳超 黄勇
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标 微弱目标 检测前跟踪 多模型 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 1131-1137
• 页数: 7页
• 分类号: TN953
• 字数: 5223字
• 语种: 中文

摘要

在机动微弱目标的检测和跟踪方面,当前主要研究方法之一是多模型粒子滤波检测前跟踪(MMPF-TBD),该方法以尽可能多的运动模型去匹配目标的机动,符合运动模型精细化研究方向,但存在模型数目与类别较多,模型之间转移计算复杂和有效模型使用效率低等问题.本文从多个运动模型结构上的相似性出发,提出一种优化的多模型粒子滤波检测前跟踪方法,通过粒子机动加速度的变化,在一个模型框架下模拟出类似MMPF-TBD中的多种机动模型,简化了算法结构;在该方法实现过程中,采用辅助粒子滤波提高状态估计精度.仿真实验表明该方法相比MMPF-TBD具有更稳定的检测和跟踪性能以及在低信噪比环境中更好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄勇	海军航空工程学院电子信息工程系	65	565	12.0	21.0
2	李秀友	海军航空工程学院电子信息工程系	19	114	6.0	9.0