优化的多模型粒子滤波机动微弱目标检测前跟踪方法
在机动微弱目标的检测和跟踪方面,当前主要研究方法之一是多模型粒子滤波检测前跟踪(MMPF-TBD),该方法以尽可能多的运动模型去匹配目标的机动,符合运动模型精细化研究方向,但存在模型数目与类别较多,模型之间转移计算复杂和有效模型使用效率低等问题.本文从多个运动模型结构上的相似性出发,提出一种优化的多模型粒子滤波检测前跟踪方法,通过粒子机动加速度的变化,在一个模型框架下模拟出类似MMPF-TBD中的多种机动模型,简化了算法结构;在该方法实现过程中,采用辅助粒子滤波提高状态估计精度.仿真实验表明该方法相比MMPF-TBD具有更稳定的检测和跟踪性能以及在低信噪比环境中更好的适用性.
雷达 机动目标 微弱目标 检测前跟踪 多模型粒子滤波
柳超 李秀友 黄勇
海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001;中国人民解放军92853部队,辽宁葫芦岛125106 海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001
国内会议
天津
中文
1131-1137
2015-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）