文献类型：期刊文章

作　　者：柳超[1,2] 关键[1] 黄勇[1] 王国庆[3]

机构地区：[1]海军航空工程学院电子信息工程系 [2]中国人民解放军92853部队 [3]海军航空工程学院信息融合技术研究所

出　　处：《雷达科学与技术》

基　　金：国家自然科学基金(No.61201445;61179017);"泰山学者"建设工程经费资助项目

年　　份：2016

卷　　号：14

期　　号：1

起止页码：1-6

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于概率假设密度粒子滤波的多目标检测前跟踪方法(PF-PHD-TBD)存在目标数目估计不准确、状态估计精度不高等问题。借鉴Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)将目标的状态空间进行降维分解,分别采用线性与非线性滤波器进行跟踪的思想,在PF-PHD-TBD的预测与更新过程中采用RBPF方法,以最优卡尔曼滤波对目标速度分量进行处理,以粒子滤波对位置分量进行处理,显著降低了运算复杂度,相比仅使用粒子滤波时过分依赖目标位置信息的缺点,充分利用了位置与速度之间的关联特性,提高了目标数目估计的准确度和状态估计的精度。最后用仿真实验验证了所提方法的有效性。

关 键 词：Rao-Blackwellised粒子滤波  概率假设密度滤波 多目标检测前跟踪  线性状态  非线性状态  

分 类 号：TN953] TN957]