基于测量的维度下降关联算法用于OTHR多检测多目标跟踪

科学领域:

• 雷达系统工程 雷达系统工程
• 信号处理 信号处理
• 数据关联算法 数据关联算法

背景情况:

• 在密的杂乱环境中,多检测多目标跟踪 (MDMTT) 带来了重大挑战.
• 主要的困难在于测量,检测模型和目标之间的3维多路径数据关联.
• 密集的杂乱环境会产生大量的错误测量,增加传统3D数据关联的计算负担.

研究的目的:

• 解决密集杂乱中的MDMTT中3D多路径数据关联的计算复杂性.
• 提出一种高效的算法来处理超视界雷达系统中复杂的数据关联问题.
• 引入一种使用连续测量检测新出现的目标 (新生儿目标) 的方法.

主要方法:

• 提出了一个基于测量的维度下降关联 (DDA) 算法.
• DDA算法将3D多路径数据关联分解为两个2D数据关联.
• 开发了一种时间延长方法,以基于连续测量来检测新生儿的目标.

主要成果:

• 拟议的DDA算法与最佳的3D多路径数据关联相比,显著降低了计算负担.
• 计算复杂性分析证明了DDA算法的效率.
• 模拟证实了基于测量的DDA算法的有效性和速度,与现有方法相比.

结论:

• 基于测量的DDA算法为MDMTT中的3D多路径数据关联提供了有效的解决方案.
• 该算法提供了较低的计算复杂性,使其适合密集的杂乱环境.
• 收分析表明,随着高斯混合物的数量增加,估计误差接近零.