【摘 要】
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针对弱小目标雷达散射面积小、回波能量弱、在跟踪过程中虚警杂波数较多,容易产生误跟、漏跟的问题,提出了一种幅度信息辅助的无迹高斯混合概率假设滤波(GM-PHD)算法。该算法
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针对弱小目标雷达散射面积小、回波能量弱、在跟踪过程中虚警杂波数较多,容易产生误跟、漏跟的问题,提出了一种幅度信息辅助的无迹高斯混合概率假设滤波(GM-PHD)算法。该算法通过建立弱小目标与虚警杂波的幅度似然函数,利用幅度信息提升目标与杂波的识别度,改善多目标的状态估计与势估计。此外,该算法还使用无迹卡尔曼滤波(UKF)进行扩展,以适应非线性的跟踪情况。仿真结果表明,相比于传统的高斯混合概率假设滤波,所提算法拥有更佳的多目标状态估计与势估计性能。
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