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(chǎng)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(duì)于雜波環(huán)境下的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，由于單個(gè)擴(kuò)展目標(biāo)在每一個(gè)采樣時(shí)刻產(chǎn)生多個(gè)量測(cè)，需要解決的首要問(wèn)題就是量測(cè)集劃分。能否正確劃分?jǐn)U展目標(biāo)量測(cè)集，直接決定了后續(xù)的擴(kuò)展目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)性能。本文在擴(kuò)展目標(biāo)量測(cè)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(shí)現(xiàn)對(duì)多擴(kuò)展目標(biāo)的跟蹤。
　　針對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)量測(cè)集劃分問(wèn)題，本文利用了兩種

2、擴(kuò)展目標(biāo)量測(cè)集的劃分方法，即距離劃分和K-means++劃分，首先對(duì)擴(kuò)展目標(biāo)的觀測(cè)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(duì)兩種劃分方法實(shí)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(duì)雜波環(huán)境下，由于多個(gè)擴(kuò)展目標(biāo)產(chǎn)生量測(cè)數(shù)巨大以及雜波的存在導(dǎo)致的量測(cè)不確定性，使得前述方法中的量測(cè)劃分過(guò)程不能得到理想結(jié)果的問(wèn)題。為了提高利用量測(cè)集