基于在线学习的雷达目标跟踪技术研究

• 作者: 尹晓燕 李伟 耿利祥 蔡文彬
• 来源期刊: 雷达与对抗
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达目标跟踪 目标检测 在线学习 多模型 跟踪-学习-检测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信号与数据处理技术
• 页码范围: 28-30,68
• 页数: 4页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文

摘要

传统的单纯依赖跟踪算法的雷达目标跟踪在目标长时间跟踪任务中容易受到杂波和目标本身属性波动的影响,导致跟踪失败.提出一种基于在线学习机制的长时间雷达目标跟踪方法——基于多模型优化的在线学习雷达目标跟踪算法.在跟踪-学习-检测架构上,采用多模型跟踪结果作为训练检测器的部分样本,由学习器约束跟踪器和检测器,并优化跟踪器,以达到长时间稳定跟踪的目的.仿真实验表明,本文算法能够有效降低长时间跟踪过程中跟踪失败现象,具有一定的工程研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	中国船舶重工集团公司第七二四研究所	22	23	3.0	4.0
2	耿利祥	中国船舶重工集团公司第七二四研究所	1	0	0.0	0.0
3	尹晓燕	中国船舶重工集团公司第七二四研究所	1	0	0.0	0.0
4	蔡文彬	中国船舶重工集团公司第七二四研究所	1	0	0.0	0.0