优化的多模型粒子滤波机动微弱目标检测前跟踪方法

摘要：

在机动微弱目标的检测和跟踪方面,当前主要研究方法之一是多模型粒子滤波检测前跟踪(MMPF-TBD),该方法以尽可能多的运动模型去匹配目标的机动,符合运动模型精细化研究方向,但存在模型数目与类别较多,模型之间转移计算复杂和有效模型使用效率低等问题.本文从多个运动模型结构上的相似性出发,提出一种优化的多模型粒子滤波检测前跟踪方法,通过粒子机动加速度的变化,在一个模型框架下模拟出类似MMPF-TBD中的多种机动模型,简化了算法结构;在该方法实现过程中,采用辅助粒子滤波提高状态估计精度.仿真实验表明该方法相比MMPF-TBD具有更稳定的检测和跟踪性能以及在低信噪比环境中更好的适用性.

关键词：机动目标、微弱目标、检测前跟踪、多模型、粒子滤波

所属期刊栏目：31

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金资助项目61201445,61179017;"泰山学者"建设工程专项经费资助;海军航空工程学院研究生创新基金

在线出版日期：2015-12-23（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：1131-1137