1 河南工学院电子通信工程系，河南新乡453000
2 新乡学院计算机与信息工程学院，河南新乡453003
针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题，提出了一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸形随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模，同时利用约束对目标外形参数进行限制。在高斯混合概率假设密度的框架下，通过对量测模型下的量测似然、新息等参数的求解和更新递推实现扩展目标的跟踪。仿真实验表明，所提算法在保证跟踪有效性和可行性的同时提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度。
目标跟踪 扩展目标 星-凸形 随机超曲面模型 高斯混合概率密度 target tracking extended target star-convex random hypersurface model Gaussian mixture probability hypothesis density
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在擦地角较大的前斜合成孔径雷达(SAR)模式下,距离走动会随斜距明显变化。传统SPECAN成像算法只以中心斜距为参考进行了走动校正,使得测绘带距离边缘仍会有残余的距离走动,最终导致目标的散焦。为了解决该问题,提出了一种基于线性调频变标原理的SPECAN成像算法。该算法首先在二维时域乘以Chirp Scaling因子,去掉了距离走动的距离空变性,然后使用传统SPECAN成像算法完成图像的二维聚焦。仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性。
合成孔径雷区 距离走动 距离空变特性 线性调频变标 SPECAN成像算法 Synthetic Aperture Radar (SAR) Range Walk range variation chirp scaling principle SPECAN imaging algorithm
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针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题，提出了一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸形随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模，同时利用约束对目标外形参数进行限制。在高斯混合概率假设密度的框架下，通过对量测模型下的量测似然、新息等参数的求解和更新递推实现扩展目标的跟踪。仿真实验表明，所提算法在保证跟踪有效性和可行性的同时提高了对扩展目标运动状态和目标外形的估计精度。
目标跟踪 扩展目标 星-凸形 随机超曲面模型 高斯混合概率密度 target tracking extended target star-convex random hypersurface model Gaussian mixture probability hypothesis density
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为解决扩展目标跟踪算法量测不精确的问题, 提出一种基于箱粒子滤波的ET-CBMeMBer滤波算法。该算法基于随机集理论, 首先将扩展目标的状态集和观测集随机化, 然后基于区间分析技术, 推导了适用于区间量测的多扩展目标伪似然函数和势平衡多伯努利多扩展目标状态更新方程, 并提出了适用于区间量测的模糊ART区间量测集划分方法, 继而在量测集划分的基础上对目标进行持续稳定的跟踪。最后进行了仿真实验, 结果表明了所提算法的有效性。
目标跟踪算法 扩展目标 区间量测 CBMeMBer滤波 箱粒子滤波 target tracking algorithm extended target interval measurement CBMeMBer filter box particle
