高斯和粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法?

• 作者: 刘震
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯和粒子滤波 检测前跟踪 弱小目标
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 2190-2195
• 页数: 6页
• 分类号: TN713
• 字数: 3252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.09.017

摘要

为了解决微弱目标检测和跟踪的问题,提出了高斯和粒子滤波检测前跟踪算法(GSPF-TBD);该算法基于高斯和粒子滤波递归地估计目标的后验概率密度,不仅避免了基本粒子滤波TBD(检测前跟踪)方法中的重采样过程,而且更能准确地逼近后验概率密度.将粒子滤波算法(PF)、高斯粒子滤波算法(GPF)和高斯和粒子滤波算法(GSPF)应用于弱小目标的检测前跟踪的仿真实验表明,所提出的GSPF-TBD算法提高了对目标的检测和跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘震	江苏科技大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0