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      多普勒信息輔助的雜波環(huán)境下多目標跟蹤算法

      靳標; 李聰; 郭交; 何東健 江蘇科技大學電子信息學院; 江蘇鎮(zhèn)江212003; 西北農(nóng)林科技大學機械與電子工程學院; 陜西楊凌712100; 西北農(nóng)林科技大學農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重點實驗室; 陜西楊凌712100; 西北農(nóng)林科技大學陜西省農(nóng)業(yè)信息感知與智能服務重點實驗室; 陜西楊凌712100

      關鍵詞:多普勒信息 概率數(shù)據(jù)關聯(lián) 雷達目標跟蹤 不敏卡爾曼濾波 

      摘要:傳統(tǒng)雷達目標跟蹤方法僅利用目標的位置信息進行數(shù)據(jù)關聯(lián),在處理密集雜波環(huán)境下的多目標跟蹤問題時,容易產(chǎn)生虛假航跡,甚至出現(xiàn)誤跟、失跟的現(xiàn)象。該文針對此問題提出一種多普勒信息輔助的雜波環(huán)境下多目標跟蹤算法。首先引入多普勒信息帶來的觀測方程非線性,以及速度觀測與距離觀測之間的相關性問題,基于IPDA-UKF算法框架,綜合利用目標的位置和速度信息構(gòu)建多維關聯(lián)波門,利用多維信息進行有效量測的篩選,從而將一個多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)的問題轉(zhuǎn)化為多個單目標數(shù)據(jù)關聯(lián)的問題,然后采用IPDA-UKF分別估計各個目標的存在概率和運動狀態(tài)。仿真結(jié)果表明:相比其他算法,該算法充分利用距離和速度之間的相關性,不僅降低了雜波環(huán)境下多目標數(shù)據(jù)關聯(lián)的復雜度,提高了數(shù)據(jù)關聯(lián)的效率,而且目標跟蹤精度也得到了明顯提升。

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