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基于PHD的粒子濾波檢測前跟蹤改進(jìn)算法

裴家正; 黃勇; 董云龍; 何友; 陳小龍; 陳唯實 海軍航空大學(xué); 山東煙臺264001; 中國民航科學(xué)技術(shù)研究院機場研究所; 北京100028

關(guān)鍵詞:概率假設(shè)密度 粒子濾波 粒子群優(yōu)化 基于密度聚類 檢測前跟蹤 

摘要:針對在低信噪比目標(biāo)檢測問題中,基于PHD的粒子濾波檢測前跟蹤算法(PHD-TBD)存在目標(biāo)位置估計誤差較大的缺陷,提出一種結(jié)合粒子群優(yōu)化算法的基于PHD的粒子濾波檢測前跟蹤方法(PSO-PHD-TBD)。該算法在濾波預(yù)測和更新步驟之間加入基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法,結(jié)合量測信息將預(yù)測完成的粒子集的分布進(jìn)行優(yōu)化,將所有粒子轉(zhuǎn)移到后驗概率密度較大的區(qū)域,進(jìn)而改善了多目標(biāo)位置估計的性能;然后使用基于密度聚類的DBSCAN算法對粒子聚類,提取目標(biāo)狀態(tài)。仿真實驗表明,在不同信噪比條件下,PSO-PHD-TBD在多目標(biāo)數(shù)目估計情況與PHD-TBD算法一致,而位置估計精度明顯優(yōu)于PHD-TBD算法。

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