改进的SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪算法

摘要：

针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪的改进算法.该算法在预测和更新过程之间加入多目标粒子群优化算法(MOPSO),基于观测值设置适应度目标函数,使粒子集群向后验概率密度较为集中的位置分布,缓解了粒子贫乏的问题;在更新步骤之后加入平滑递归方法,利用观测值平滑滤波值,算法运算时间虽有一定延长,但获得了数目和状态估计精度的提升.仿真实验表明,与CBMeMBer-TBD方法相比,所提算法在对机动目标数目估计和目标状态估计的准确度等性能上都有所改进.

关键词：粒子群优化、粒子滤波、势均衡多伯努利滤波、平滑、检测前跟踪

所属期刊栏目：40

分类号：TN953

资助基金：国家自然科学基金资助项目U1633122, 61871391, 61501487, 61471382, 61531020;中国博士后科学基金资助项目2017M620862;山东省重点研发计划基金资助项目2019GSF111004;"泰山学者"和中国科协"青年人才托举工程"基金资助项目YESS20160115;国家重点研发计划基金资助项目2016YFC0800406

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：102-113