一种极坐标下基于高斯过程的扩展目标跟踪方法

• 作者: 任昕 郭云飞
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 高斯过程 扩展目标跟踪 极坐标系 概率数据关联 无相关无偏转换
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1501-1510
• 页数: 10页
• 字数: 8254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2020.90589

摘要

对于使用雷达系统的扩展目标跟踪,通常将原始测量值从极坐标转换为笛卡尔坐标,然后馈入估计器.但其转换测量期望值在目标真实方位上存在偏差.另外,测量误差协方差的计算取决于实践中不可用的真实状态.针对这一不足,本文提出了一种在概率数据关联框架下基于高斯过程的扩展目标跟踪方法.该方法首先,直接在极坐标中对测量函数进行建模,并求解出测量噪声协方差;其次,建立扩展目标的联合跟踪门对测量进行筛选,并获得测量新息;最后,计算关联事件概率并估计扩展目标的状态.仿真结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭云飞	杭州电子科技大学自动化学院	45	206	8.0	11.0
2	任昕	杭州电子科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0