關鍵詞：多普勒信息 概率數據關聯 雷達目標跟蹤 不敏卡爾曼濾波 

摘要：傳統雷達目標跟蹤方法僅利用目標的位置信息進行數據關聯,在處理密集雜波環境下的多目標跟蹤問題時,容易產生虛假航跡,甚至出現誤跟、失跟的現象。該文針對此問題提出一種多普勒信息輔助的雜波環境下多目標跟蹤算法。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性問題,基于IPDA-UKF算法框架,綜合利用目標的位置和速度信息構建多維關聯波門,利用多維信息進行有效量測的篩選,從而將一個多目標數據關聯的問題轉化為多個單目標數據關聯的問題,然后采用IPDA-UKF分別估計各個目標的存在概率和運動狀態。仿真結果表明:相比其他算法,該算法充分利用距離和速度之間的相關性,不僅降低了雜波環境下多目標數據關聯的復雜度,提高了數據關聯的效率,而且目標跟蹤精度也得到了明顯提升。

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