多普勒盲區(qū)條件下的交互式多模型粒子濾波算法
韓偉; 何成偉; 朱沛 空軍預警學院; 武漢430019
關鍵詞：多普勒盲區(qū) 交互式多模型 粒子濾波 目標連續(xù)跟蹤
摘要：機載預警雷達采用脈沖多普勒體制,具有良好的低空探測性能,但其存在不可忽略的多普勒盲區(qū)問題。在目標跟蹤的過程中,該盲區(qū)容易造成目標航跡暫消和重起批甚至斷批。針對多普勒盲區(qū)條件下的目標連續(xù)跟蹤問題,提出了一種基于交互式多模型的盲區(qū)粒子濾波(Interacting Multiple Model-Blind Doppler Particle Filtering, IMM-BDPF)算法。該算法將多普勒盲區(qū)的先驗信息并入到IMM-PF中,在模型集中的每個運動模型上分別完成盲區(qū)粒子濾波,再進行交互式處理,得到盲區(qū)內(nèi)的目標狀態(tài)估計值。仿真結果表明該算法對盲區(qū)內(nèi)做機動的目標具有較高的狀態(tài)估計精度,解決了多普勒盲區(qū)條件下的機動目標連續(xù)跟蹤問題。
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