多普勒盲区下基于GM-PHD的雷达多目标跟踪算法

• 作者: 刘忠 尉强
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多普勒盲区 最小可检测速度 多普勒信息 高斯混合概率假设密度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 34-42
• 页数: 9页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 6392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR16125

摘要

在多普勒雷达目标跟踪过程中,由于多普勒盲区(DBZ)的存在使得跟踪问题更为复杂.针对该问题,该文基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)提出了一种适用于多普勒盲区的多目标跟踪算法.该算法在常规检测概率模型中引入最小可检测速度(MDV)信息,并将该检测概率模型应用于传统GM-PHD更新方程中,推导出多普勒盲区下的GM-PHD更新方程.蒙特卡罗仿真实验结果表明:与只有多普勒量测信息的传统GM-PHD算法相比,新算法在较小的MDV条件下能够明显提高雷达对运动目标的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘忠	海军工程大学电子工程学院	319	1950	19.0	27.0
2	尉强	海军工程大学电子工程学院	9	17	2.0	3.0