【摘 要】
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针对于多目标在机载多普勒盲区测量数据丢失下的跟踪问题,提出了一种鲁棒无偏转换自适应门限的CPHD(Robust Unbiased Converted Measurements-Adaptive Gating-Cardinalized
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,多运动体信息感知与协同控制重点实验室
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针对于多目标在机载多普勒盲区测量数据丢失下的跟踪问题,提出了一种鲁棒无偏转换自适应门限的CPHD(Robust Unbiased Converted Measurements-Adaptive Gating-Cardinalized Probability Hypothesis Density,RUCM-AG-CPHD)算法。该算法首先对目标测量信息进行无偏转换,并将无偏转换得到的噪声协方差矩阵做解耦;然后设计增益调节矩阵提高滤波器在目标量测数据丢失下的鲁棒性;最后采用自适应门限去除不相关的量测信息,同时保证检测到新出现的目标,从而有效地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明该算法的有效性和可行性,可以更加准确的估计出目标在盲区内测量信息丢失下的目标个数和状态,且计算量相对于传统的CPHD算法减少了8.6%。
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