机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2014年
12期
220-223
,共4页
广义概率数据关联%强跟踪%纯方位跟踪%多目标跟踪%杂波
廣義概率數據關聯%彊跟蹤%純方位跟蹤%多目標跟蹤%雜波
엄의개솔수거관련%강근종%순방위근종%다목표근종%잡파
Generalized Probability Data Association%Strong Tracking%Bearings-Only Tracking%Multiple Targets Tracking%Clutter
针对广义概率数据关联(GPDA)算法存在计算量大、对系统模型变化鲁棒性差等问题,首先提出了简化广义概率数据关联(SGPDA)算法,然后把SGPDA算法与强跟踪滤波器(STF)算法相结合得到基于简化广义概率数据关联的强跟踪滤波器(SGPDA-STF).SGPDA在不降低精度的条件下,大大降低了计算量.STF通过实时调节增益矩阵,增强了算法的鲁棒性.SGPDA-STF兼具STF鲁棒性强,SGPDA计算量小的优点.进行了水下杂波环境下单站多目标纯方位跟踪的仿真实验,实验结果证明了SGPDA-STF算法在鲁棒性和计算量方面都优于传统的GPDA-EKF算法.
針對廣義概率數據關聯(GPDA)算法存在計算量大、對繫統模型變化魯棒性差等問題,首先提齣瞭簡化廣義概率數據關聯(SGPDA)算法,然後把SGPDA算法與彊跟蹤濾波器(STF)算法相結閤得到基于簡化廣義概率數據關聯的彊跟蹤濾波器(SGPDA-STF).SGPDA在不降低精度的條件下,大大降低瞭計算量.STF通過實時調節增益矩陣,增彊瞭算法的魯棒性.SGPDA-STF兼具STF魯棒性彊,SGPDA計算量小的優點.進行瞭水下雜波環境下單站多目標純方位跟蹤的倣真實驗,實驗結果證明瞭SGPDA-STF算法在魯棒性和計算量方麵都優于傳統的GPDA-EKF算法.
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