Sequential bearings-only-tracking initiation with particle filtering method.
Sequential bearings-only-tracking initiation with particle filtering method.
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使用粒子过滤方法的顺序仅方位跟踪启动
DOI：
10.1155/2013/489121
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发表时间：
2013
影响因子：
--
通讯作者：
Hao C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu B;Hao C
跟踪起始问题是在存在杂波测量的情况下对单个出现/消失目标的自主纯方位跟踪(BOT)的背景下研究的。一般来说，这个问题是由于目标和测量之间的联系的不确定性导致潜在轨道的数量的组合爆炸(也称为数据关联问题)。此外，在最优贝叶斯序贯估计框架中，非线性测量导致了非高斯后验概率密度函数。这种非线性/非高斯背景的结果是没有闭合形式的解。本文结合固体贝叶斯理论对联动不确定性和非线性/非高斯估计问题进行了建模。给出了一种序贯估计模型参数的粒子滤波(PF)算法。数值结果表明，与最常用的IPDA和IMMPDA方法相比，所提出的方法具有显著的优势。性能评价中还考虑了Cramér-Rao后界。
The tracking initiation problem is examined in the context of autonomous bearings-only-tracking (BOT) of a single appearing/disappearing target in the presence of clutter measurements. In general, this problem suffers from a combinatorial explosion in the number of potential tracks resulted from the uncertainty in the linkage between the target and the measurement (a.k.a the data association problem). In addition, the nonlinear measurements lead to a non-Gaussian posterior probability density function (pdf) in the optimal Bayesian sequential estimation framework. The consequence of this nonlinear/non-Gaussian context is the absence of a closed-form solution. This paper models the linkage uncertainty and the nonlinear/non-Gaussian estimation problem jointly with solid Bayesian formalism. A particle filtering (PF) algorithm is derived for estimating the model's parameters in a sequential manner. Numerical results show that the proposed solution provides a significant benefit over the most commonly used methods, IPDA and IMMPDA. The posterior Cramér-Rao bounds are also involved for performance evaluation.
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Farooq, M
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作者：
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Anderson, KL
DOI：
10.1049/ip-rsn:19960404
发表时间：
1996-08-01
期刊：
IEE PROCEEDINGS-RADAR SONAR AND NAVIGATION
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--
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