基于高斯混合概率假設(shè)密度濾波器的多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤.pdf

1、隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤技術(shù)在導(dǎo)彈定位、戰(zhàn)場監(jiān)視、智能交通以及醫(yī)療診斷等軍事和民用領(lǐng)域的應(yīng)用日益凸顯。對于雜波環(huán)境下的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤問題，由于單個擴(kuò)展目標(biāo)在每一個采樣時刻產(chǎn)生多個量測，需要解決的首要問題就是量測集劃分。能否正確劃分?jǐn)U展目標(biāo)量測集，直接決定了后續(xù)的擴(kuò)展目標(biāo)狀態(tài)估計性能。本文在擴(kuò)展目標(biāo)量測集劃分的基礎(chǔ)上，利用高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法實現(xiàn)對多擴(kuò)展目標(biāo)的跟蹤。
　　針對擴(kuò)展目標(biāo)量測集劃分問題，本文利用了兩種

2、擴(kuò)展目標(biāo)量測集的劃分方法，即距離劃分和K-means++劃分，首先對擴(kuò)展目標(biāo)的觀測集進(jìn)行劃分。其次在Matlab環(huán)境下，利用高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法分別對兩種劃分方法實現(xiàn)的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，與K-means++劃分方法相比，距離劃分的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤性能較好。
　　針對雜波環(huán)境下，由于多個擴(kuò)展目標(biāo)產(chǎn)生量測數(shù)巨大以及雜波的存在導(dǎo)致的量測不確定性，使得前述方法中的量測劃分過程不能得到理想結(jié)果的問題。為了提高利用量測集