基于随机有限集理论的无源多站联合定位与跟踪算法

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针对无源多站目标跟踪中涉及到复杂的数据关联以及测向交叉定位处理,提出了基于随机有限集理论的无源多站联合定位与跟踪算法(RFS-JLT)。该算法采用伯努利随机有限集形式构建目标状态和多站量测随机有限集模型,依据目标运动特性以及随机有限集卷积公式计算出多目标状态转移密度函数和多站量测似然函数,然后基于多目标贝叶斯估计理论推导了目标后验概率密度的递推式,避免了多站测向数据关联以及交叉定位处理。仿真结果表明,在无源多站目标跟踪中,RFS-JLT算法能够显著提升目标跟踪精度。
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