基于随机采样的多量测目标跟踪算法
在多目标跟踪领域,传统算法假设目标是点源辐射体,至多产生一个量测点,随着现代传感器技术的发展,可以获得一个目标的多个量测.本文研究当目标具有一定刚体几何形状并产生多量测的问题,这类目标称为多量测目标.首先,通过建立目标形状的刚体参数模型,提出采用参数马尔科夫链采样的方法,估计目标的形状参数.其次,采用等效量测方法,获得目标形心点的运动状态.针对目标个数未知情况,在形状目标量测满足泊松分布假设条件下,采用泊松强度比方法获得目标的个数估计.本文定义了目标类型概率并给出了目标类型概率的递推算法.最后,通过三个具有不同形状和分布的多量测目标在二维平面的匀速(Constant velocity,CV)运动进行验证说明,实验表明:所给方法在目标运动状态估计方面能够获得比较高的估计精度,目标形状估计能够比较稳定精确地估计目标形状的变化.此外,500次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明,多量测目标的跟踪丢失率约为1.4％.
多量测目标跟踪、信息融合、形状参数、多量测、马尔科夫链采样
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国家自然科学基金61175030,61271144,91016020;浙江省自然科学基金Y1101218,LY12F03004;杭州电子科技大学科研启动基金KYS065609051
2013-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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