關(guān)鍵詞：多普勒信息 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 雷達(dá)目標(biāo)跟蹤 不敏卡爾曼濾波 

摘要：傳統(tǒng)雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法僅利用目標(biāo)的位置信息進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),在處理密集雜波環(huán)境下的多目標(biāo)跟蹤問題時,容易產(chǎn)生虛假航跡,甚至出現(xiàn)誤跟、失跟的現(xiàn)象。該文針對此問題提出一種多普勒信息輔助的雜波環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤算法。首先引入多普勒信息帶來的觀測方程非線性,以及速度觀測與距離觀測之間的相關(guān)性問題,基于IPDA-UKF算法框架,綜合利用目標(biāo)的位置和速度信息構(gòu)建多維關(guān)聯(lián)波門,利用多維信息進(jìn)行有效量測的篩選,從而將一個多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的問題轉(zhuǎn)化為多個單目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的問題,然后采用IPDA-UKF分別估計各個目標(biāo)的存在概率和運(yùn)動狀態(tài)。仿真結(jié)果表明:相比其他算法,該算法充分利用距離和速度之間的相關(guān)性,不僅降低了雜波環(huán)境下多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的復(fù)雜度,提高了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的效率,而且目標(biāo)跟蹤精度也得到了明顯提升。

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