【摘 要】
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针对天波超视距雷达(OTHR)多目标跟踪面临着多路径、低检测概率等问题,利用概率假设密度(PHD)滤波器在状态估计过程免数据关联的优点,提出了多路径标记PHD(MLPHD)滤波算法。
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针对天波超视距雷达(OTHR)多目标跟踪面临着多路径、低检测概率等问题,利用概率假设密度(PHD)滤波器在状态估计过程免数据关联的优点,提出了多路径标记PHD(MLPHD)滤波算法。该算法采用分布式PHD滤波策略,构建标记子PHD表征独立目标信息,同时引入多路径子PHD删剪及合并策略,避免标准PHD滤波在OTHR跟踪过程出现的目标数过估问题,进一步给出了该算法的序贯蒙特卡洛(SMC)实现。仿真结果表明,在OTHR跟踪中,SMC-MLPHD滤波器能够较准确的估计目标状态和目标数,缓解了直接利用SMC-PHD滤波器处理带来的目标数过估和较高计算量的问题。
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