基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法

MA Xuefei,LI Yin,WU Yingzi,ZHAO Chunyu,WU Yanni, Waleed Raza

Journal of Applied Acoustics（2023）

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摘要

为了解决传统水下目标跟踪中目标数目估计不准确、状态估计误差增长过快的问题,提出了一种基于高斯混合概率假设滤波的水下目标跟踪算法.该算法基于双基地观测模型,采用高斯混合概率假设滤波算法处理方位和时延信息,利用粒子群算法处理多普勒频率获得矢量速度,进一步提升算法的跟踪精度.结果表明,该算法能完成在杂波环境下对目标的跟踪,相比传统的关联算法,能够有效地实现目标个数估计和抑制状态误差增长的目的.

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关键词

Underwater target tracking,Measurement information,Gaussian mixture probability hypothesis density filter,Particle swarm optimization

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