未知信噪比下带振幅信息的贝叶斯多目标滤波器

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在许多跟踪场景中,来自目标的振幅比来自虚警的振幅大。这个信息可以用于提高多目标状态估计使其更准确的区分目标和虚警。众所周知,目标振幅特性可以提高在传统跟踪滤波器中的数据关联,使用目标振幅的优势在于该方法可以通过增强的识别能力更早的识别目标和虚警。这种方法的局限性在于它通常假定目标的信噪比已知。研究表明,可靠的估计信噪比,需要相当多的测量数据,所以我们提出了另一种信噪比未知的方法。
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