未知杂波状态下基于箱粒子滤波的PHD算法

摘要：

针对未知杂波环境中,传统的多目标概率假设密度(PHD)滤波器跟踪精度无法保证,所需粒子支撑集过大导致效率低下的问题,引入了区间分析技术,提出了未知杂波状态下基于箱粒子滤波的PHD算法.该算法首先完成对雷达目标和杂波的混合空间随机有限集模型的构建,然后基于箱粒子滤波技术,利用量测数据建立未知杂波模型,推导出目标状态更新方程,并用多目标箱粒子PHD滤波递推地估计目标状态.仿真实验表明,当杂波环境与先验模型不匹配时,相较于多目标粒子滤波算法,该算法在保证目标跟踪性能的同时,有效减少了算法的计算时间.

关键词：多目标跟踪、概率假设密度、区间分析、箱粒子、未知杂波

所属期刊栏目：39

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金项目资助61571458;陕西省自然科学基金项目资助2011JM8023

在线出版日期：2017-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：94-99,105