CAJ | 학술논문

为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题,针对高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)的局限性,提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法.本文给出采用测量数据计算航向角的方法,将航向角与观测向量组成复合观测向量,在跟踪过程中提高了对目标位置的估计精度；利用测量数据生成新目标密度,提高了目标数的估计精度；同时,本文在非线性高斯条件下,将求容积卡尔曼滤波(CKF)引入计算目标状态的预测和更新分布,取得了很好的效果；最后利用模糊方法确定了各个目标的运动轨迹.实验结果表明,本文提出的算法不但能给出目标的运动轨迹而且在目标的位置、速度和目标数的估计精度上都有明显的提高.
위료경호적해결목표수미지혹수시간변화적다목표근종문제,침대고사혼합개솔가설밀도려파기(GMPHD)적국한성,제출료비선성조건하적항향각보조적GMPHD려파산법.본문급출채용측량수거계산항향각적방법,장항향각여관측향량조성복합관측향량,재근종과정중제고료대목표위치적고계정도；이용측량수거생성신목표밀도,제고료목표수적고계정도；동시,본문재비선성고사조건하,장구용적잡이만려파(CKF)인입계산목표상태적예측화경신분포,취득료흔호적효과；최후이용모호방법학정료각개목표적운동궤적.실험결과표명,본문제출적산법불단능급출목표적운동궤적이차재목표적위치、속도화목표수적고계정도상도유명현적제고.