10.19665/j.issn1001-2400.2020.05.018
一步数据关联GLMB扩展目标跟踪算法
针对传统的扩展目标跟踪算法在目标近邻场景中由于量测不可分导致跟踪性能下降的问题,提出了一种基于一步数据关联的扩展目标跟踪算法.该算法用乘性噪声模型对目标进行建模,将联合概率数据关联理论中的一步数据关联处理方法与广义标签多伯努利滤波器相结合,实现在量测难以划分情况下的多扩展目标跟踪.仿真实验表明,该算法能够在交叉、近邻场景中实现对目标的有效跟踪,并且在估计精度方面优于传统的基于量测划分的扩展目标跟踪算法.
扩展目标跟踪、乘性噪声模型、二阶扩展卡尔曼滤波算法、数据关联、广义标签多伯努利滤波器
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TN953
国家自然科学基金61871301
2020-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
137-143
