基于统计学习的运动目标轨迹跟踪

摘要：

为了更准确地跟踪被动辐射源的运动轨迹,提出了一种将到达时差(TDOA)最大似然定位方法与基于统计学习的算法相结合的轨迹跟踪算法.该算法利用TDOA最大似然网格搜索法对目标进行多次单独定位,获得目标初始轨迹,然后应用统计学习算法对轨道进行学习和拟合,输出运动轨迹.仿真表明,同卡尔曼滤波器相比,该方法提供了更高的跟踪精度,当拟合点数达到300个点时,最终的跟踪精度同单次定位精度相比可提高一个数量级.

关键词：到达时差(TDOA)、运动目标、跟踪精度、卡尔曼滤波器、统计学习

所属期刊栏目：19

分类号：TP3;O23

资助基金：国家自然科学基金60702028;863计划2007AA01Z268;中国航天科工集团第8511研究所航天基金KM04214

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1218-1221