将高斯混合概率假设密度算法(Gaussian mixture probability hypothesis density algorithm,GMPHDA)成功应用于多雷达组网跟踪检测弱信噪比多目标,能估计得到所有目标状态与数量,但其跟踪结果是估计值随机集,未与各真实目标分别对应,目...将高斯混合概率假设密度算法(Gaussian mixture probability hypothesis density algorithm,GMPHDA)成功应用于多雷达组网跟踪检测弱信噪比多目标,能估计得到所有目标状态与数量,但其跟踪结果是估计值随机集,未与各真实目标分别对应,目前未出现相关完整算法。因此提出对估计航迹进行辨识,包括航迹区分、继续、新生与恢复,给出了一整套航迹辨识算法流程,完善了多雷达组网跟踪检测目标算法。仿真结果表明,能跟踪检测到弱信噪比环境下所有目标,提出的航迹辨识算法能够形成与各真实目标一一对应、逼近的航迹。展开更多
文摘将高斯混合概率假设密度算法(Gaussian mixture probability hypothesis density algorithm,GMPHDA)成功应用于多雷达组网跟踪检测弱信噪比多目标,能估计得到所有目标状态与数量,但其跟踪结果是估计值随机集,未与各真实目标分别对应,目前未出现相关完整算法。因此提出对估计航迹进行辨识,包括航迹区分、继续、新生与恢复,给出了一整套航迹辨识算法流程,完善了多雷达组网跟踪检测目标算法。仿真结果表明,能跟踪检测到弱信噪比环境下所有目标,提出的航迹辨识算法能够形成与各真实目标一一对应、逼近的航迹。
