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  1. 一种基于椭圆随机超曲面模型的群目标高斯混合PHD滤波器

  2. 在弹道导弹防御系统中,群目标跟踪是目前较为困难的问题之一。这些目标不仅具有相似的运动特性,且相互邻近,又由于红外光学探测器的特性和分辨率的影响,使得它们在像平面不再是点目标而是簇状像斑。因此,“一个目标至多产生一个量测”的传统多目标跟踪方法不再适用。为了实现对该类目标的有效跟踪,提出了一种新型滤波算法。该算法视群目标为一个整体,用椭圆随机超曲面模型描述其扩散程度,并将其与扩展目标高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器相结合,通过跟踪群质心和扩散程度实现对像平面群目标的跟踪。通过仿真对比,所提算法在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-08
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38710524