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摘要:
对边扫描边跟踪的认知雷达,目标的空间分布特性是实现对雷达信号控制的重要依据之一.本文介绍了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的目标空间分布感知方法,利用该算法,可同时实现多目标高虚警环境下的目标数目和目标空间位置以及运动状态的估计.该算法实际是一种对标准GM-PHD滤波器的改进算法,能在新生目标强度未知的情况下完成对新生目标的检测跟踪.实验表明该算法不仅能在未知新生目标强度的情况下检测并跟踪新生目标,且在新生目标速度较大的情况下,该算法对新生目标的检测性能优于标准GM-PHD滤波器.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于GM-PHD的目标空间分布感知算法
来源期刊 雷达科学与技术 学科 工学
关键词 目标分布感知 概率假设密度滤波器 多目标跟踪 航迹管理
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 279-286,294
页数 9页 分类号 TN957.51
字数 6730字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2337.2020.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 索继东 49 221 9.0 13.0
2 张淑芳 62 432 13.0 17.0
3 柳毅 4 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
目标分布感知
概率假设密度滤波器
多目标跟踪
航迹管理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
雷达科学与技术
双月刊
1672-2337
34-1264/TN
大16开
安徽省合肥市9023信箱60分箱
2003
chi
出版文献量(篇)
1971
总下载数(次)
3
总被引数(次)
10892
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导