基于ET-GMPHD算法的编队目标跟踪方法

• 作者: 徐从安 熊伟 郝延彪 顾祥岐
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 编队目标 低检测 JS散度 扩展目标高斯混合概率假设密度算法 循环阈值聚合
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 2434-2440
• 页数: 7页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.11.04

摘要

针对低检测环境下编队目标的跟踪问题,提出了一种基于扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mix probability hypothesis density,ET-GMPHD)算法的编队目标跟踪方法.首先,保留修剪掉高斯项的同时将其外推,用Jensen-Shannon (JS)散度衡量下一时刻状态估计值与外推值间的相似程度,并以此反映是否有目标丢失,保证真实目标不被修剪,解决了因目标漏检导致跟踪结果不准确的问题.其次,结合循环阈值聚合法得到编队整体的状态估计,消除了估计状态集合中状态值过多造成的影响.最后,仿真实验表明,该方法能够在检测概率极低的情况下进行有效跟踪,并具有良好的跟踪性能.