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1.
针对被动多基站跟踪的实际应用,提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置,并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验,消除了错误融合位置;然后,推导了被动多基站粒子滤波模型,并根据被动多基站跟踪的特点,提出了顺序重抽样方法,有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响;最后,给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法(如PMHT、IMM-PDA)。
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2.
针对传统的基于逻辑的航迹起始方法在量测扩展过程中存在的弊端,提出了基于目标运动状态的航迹起始算法,并给出了更为精确的起始波门构造方法。利用目标的位置信息形成候选目标航迹,在候选目标航迹扩展过程中,采用提出的修正Hough变换提取目标状态信息,并根据目标〖JP2〗的状态信息对候选航迹进行检验。仿真结果表明,该算法比其他基于逻辑的方法有更低的虚警概率,并且对存储空间要求低,适于工程应用。
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