【摘 要】
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针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,深入研究了可以避免数据关联的多目标跟踪方法-高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD).首先,将多目标的运动和多目标量测建模为随机有限集
【机 构】
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南京电子技术研究所,南京210039;中国电子科技集团公司智能感知技术重点实验室,南京210039
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针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,深入研究了可以避免数据关联的多目标跟踪方法-高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD).首先,将多目标的运动和多目标量测建模为随机有限集的形式,并给出了相应的最优多目标贝叶斯滤波器;然后,在线性高斯假设条件下,详细给出了GM-PHD均值、方差和权值的递归形式,降低了计算复杂度,满足跟踪实时性要求;最后,开展了仿真实验和实测数据实验,实验结果显示GM-PHD在不需要数据关联的情况下,能够有效抑制大量杂波,稳定地跟踪密集多目标.
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