基于GUMPHDF的雷达组网跟踪时变数目标
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Tracking Time-varying Number Targets Based on GUMPHDF in Radar Networking
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    摘要:

    为解决在雷达组网中高斯混合概率假设密度滤波(Gaussian mixture probability hypothesis density filter, GMPHDF)难以跟踪非线性系统目标的问题,构建一种高斯无迹混合概率假设密度滤波(Gaussian unscented mixture probability hypothesis density filter,GUMPHDF)方法。将新生、衍生和继续存在目标的高斯元素分别用无迹滤波 (unscented filter,UF)进行预测与更新,得到各目标的高斯无迹混合元素,再进入裁剪合并与状态提取程序。仿真结 果表明:将该方法应用于炮兵雷达组网跟踪强杂波环境下,能跟踪到探测区域所有目标,精度较高,符合工程实践 要求。

    Abstract:

    It’s hard for Gaussian mixture probability hypothesis density filter (GMPHDF) tacking nonlinear system target in radar networking. For solving this problem, construct Gaussian unscented mixture probability hypothesis density filter (GUMPHDF) method. Predict and update birth, spawn and existing targets with unscented filter(UF), getting Gaussian unscented mixture elements of each target, then mix together in merging and extraction procedure. The simulating verification demonstrates that the method can track all targets in detection zone in artillery radar networking tracking strong clutter environment, with high precision and meeting engineering application requirements.

    参考文献
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引用本文

丁海龙.基于GUMPHDF的雷达组网跟踪时变数目标[J].,2021,40(8).

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  • 收稿日期:2021-04-27
  • 最后修改日期:2021-05-24
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  • 在线发布日期: 2021-08-17
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