基于概率假设密度滤波的多目标雷达空间误差配准算法
来源期刊:控制与决策2018年第8期
论文作者:章涛 李海 吴仁彪
文章页码:1429 - 1435
关键词:多雷达组网;雷达空间误差配准;系统误差估计;概率假设密度滤波;地心地固坐标系;
摘 要:针对数据关联关系不确定的多目标场景下的雷达空间误差配准问题,提出一种基于概率假设密度(PHD)滤波的雷达空间误差估计方法.该方法在地心地固(ECEF)坐标系下建立雷达空间误差及其观测的随机有限集合(RFS)描述形式,结合PHD滤波算法避免多个雷达观测的数据关联问题,利用高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器实现多目标场景下的雷达系统误差递推融合估计.Monte Carlo仿真实验结果表明,所提出的基于PHD滤波的雷达空间误差配准算法能够有效地实现数据关联关系不确定情况下的多目标雷达空间误差融合估计,且估计精度及稳定性优于结合数据关联算法的空间误差配准方法.
章涛,李海,吴仁彪
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
摘 要:针对数据关联关系不确定的多目标场景下的雷达空间误差配准问题,提出一种基于概率假设密度(PHD)滤波的雷达空间误差估计方法.该方法在地心地固(ECEF)坐标系下建立雷达空间误差及其观测的随机有限集合(RFS)描述形式,结合PHD滤波算法避免多个雷达观测的数据关联问题,利用高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器实现多目标场景下的雷达系统误差递推融合估计.Monte Carlo仿真实验结果表明,所提出的基于PHD滤波的雷达空间误差配准算法能够有效地实现数据关联关系不确定情况下的多目标雷达空间误差融合估计,且估计精度及稳定性优于结合数据关联算法的空间误差配准方法.
关键词:多雷达组网;雷达空间误差配准;系统误差估计;概率假设密度滤波;地心地固坐标系;