雷达学报

作者：裴家正, 黄勇, 董云龙, 何友, 陈小龙

单位：海军航空大学   烟台   264001；

关键词：平行分割, 辅助粒子滤波, 概率假设密度, 检测前跟踪, 随机有限集

基金：国家自然科学基金(U1633122, 61871391, 61471382, 61531020, 61671462)，国防科技基金(2102024)，中国科协“青年人才托举工程”专项经费(YESS20160115)

在杂波背景条件下，现有的基于概率假设密度(PHD)滤波的粒子滤波检测前跟踪(TBD)算法，存在对密集多目标数目估计不准，使用粒子数目较多会造成维数灾难的问题。因此，该文引入两层粒子的概念，将基于平行分割(PP)理论的辅助粒子滤波(APF)应用于基于概率假设密度的检测前跟踪 (PHD-TBD)算法中，提出基于概率假设密度滤波的平行分割辅助粒子滤波检测前跟踪(APP-PF-PHD-TBD)算法以提高目标数目及状态估计精度。仿真实验证明，相对于现有基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法，该算法在目标数目和状态估计精度上具有显著的性能优势，在密集目标场景下，优势尤为突出。最后，利用导航雷达实测所得海杂波背景数据证明，该算法在应用中性能更加优异。

来源：2019年第3期

《雷达学报》期刊编辑部

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