基于多伯努利概率假设密度的扩展目标跟踪方法

• 作者: 李文娟 苏卫民 顾红
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展目标跟踪 概率假设密度 多伯努利
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 3114-3121
• 页数: 8页
• 分类号: TN953
• 字数: 6290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT160372

摘要

高分辨率雷达系统中，扩展目标一般会产生多个量测。现有随机有限集(RFS)类算法一般假定扩展目标的量测数目服从泊松分布，然而这个假设与实际情况不符。针对这一问题，该文提出一种多伯努利扩展目标概率假设密度(MB-ET-PHD)跟踪算法。该算法首先假设扩展目标的量测数目服从多伯努利分布，然后通过有限集统计(FISST)理论的多目标微积分推导得到校正等式，最后给出了高斯混合(GM)框架的仿真结果。仿真结果表明该算法能够获得比泊松ET-PHD算法更好的跟踪性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾红	南京理工大学电子工程与光电技术学院	134	1467	19.0	31.0
2	苏卫民	南京理工大学电子工程与光电技术学院	126	1323	18.0	30.0
3	李文娟	南京理工大学电子工程与光电技术学院	7	12	2.0	3.0