GM-PHD滤波算法在IRST中的应用

发布时间：2017-07-20 16:00

  本文关键词：GM-PHD滤波算法在IRST中的应用

  更多相关文章： 多目标跟踪 红外搜索跟踪 有限随机集 最优滤波 高斯混合概率假设密度

【摘要】：主要对基于有限随机集多目标跟踪算法进行研究,扩展了高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法,提出适用于红外搜索跟踪(IRST)的非线性纯角度跟踪的GM-PHD算法。该算法对状态集和量测集进行贝叶斯估计,不需要数据关联,克服了传统的基于数据关联的多目标跟踪算法在强杂波、目标数目未知且不断变化的情况下数据关联困难的缺点,提高了IRST多目标跟踪性能的同时也能对目标个数进行实时估计。
【作者单位】： 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所;光电控制技术重点实验室;中国人民解放军驻六一三所军事代表室;
【关键词】： 多目标跟踪 红外搜索跟踪 有限随机集 最优滤波 高斯混合概率假设密度
【分类号】：V271.41;V241
【正文快照】： 0引言机载红外搜索跟踪系统(IRST)作为现代战斗机目标探测的重要设备,在空战中起着至关重要的作用。其具有隐蔽性好、抗干扰能力强、角分辨率高、重量轻等优点,具备很好的多目标搜索跟踪能力。多目标跟踪算法作为IRST重要组成部分,在过去几十年时间里,一直采用基于数据关联的

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本文编号：568776