【摘 要】
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针对未知杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种未知杂波环境下的高斯混合概率假设密度前向后向平滑算法.该算法首先利用有限混合模型对杂波强度进行估计,克服了多目标跟踪中
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,中国人民解放军95972部队,中国人民解放军96217部队
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针对未知杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种未知杂波环境下的高斯混合概率假设密度前向后向平滑算法.该算法首先利用有限混合模型对杂波强度进行估计,克服了多目标跟踪中概率假设密度滤波器在杂波与先验知识不匹配情况下滤波性能急剧下降的缺点;其次采用平滑递归,利用多个量测数据对滤波值进行平滑,进而减小目标的位置误差.仿真结果表明,这种算法在未知杂波环境下具有较好的跟踪性能,且优于未进行平滑的未知杂波高斯混合概率假设密度滤波器.
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