控制与决策

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

控制与决策杂志2020年第12期:基于稀疏度阶数优化的杂波密度估计算法

发布日期:

作者:郭云飞,钱恒泽

单位:杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018,,杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018,

关键词:杂波密度估计;多目标跟踪;稀疏度阶数优化;概率假设密度;支持向量回归机;梯度法

基金:浙江省自然科学基金重点项目(LZ20F010002);国家自然科学基金项目(61871166).

针对杂波分布不均匀且密度未知的多目标跟踪问题,提出一种基于稀疏度阶数优化的杂波密度估计算法.首先,剔除在跟踪门内的潜在目标测量,获取杂波测量集;其次,从杂波测量集中构造“稀疏度阶数-超立方体容积”的样本,并利用支持向量回归机对样本拟合;再次,通过梯度法求得拟合曲线的极值点,实现稀疏度阶数在线优化;最后,将优化后的杂波稀疏度估计器嵌入高斯混合概率假设密度滤波器中,实现复杂杂波环境下目标状态与杂波密度联合估计.仿真结果验证了所提出算法的有效性.

来源:2020年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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