本文主要研究内容
作者张袁鹏,郑岱堃,李昕哲,孙永健（2019）在《基于隐马尔可夫模型的动态规划检测前跟踪算法》一文中研究指出：传统的动态规划检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect,DP-TBD)算法能有效实现对匀速直线运动目标的检测跟踪,但其忽略了目标帧间状态转移概率,因此在对机动目标进行检测跟踪时容易受噪声干扰,产生错误的状态关联。对此提出了一种基于隐马尔可夫模型的DP-TBD算法。该算法利用隐马尔可夫模型对目标的运动过程建模,用一系列隐状态表示目标转弯速率并利用隐马尔可夫模型的隐状态估计理论实现对转弯速率的估计和预测,进而得到当前目标状态的预测值,根据此预测状态与下一时刻回波数据分辨单元间的距离来计算转移概率。然后将转移概率应用于DP-TBD算法的能量积累过程中以提高检测跟踪性能。仿真实验基于机动目标,给出了所提算法的检测跟踪性能,并与传统的DP-TBD算法、方向加权DP-TBD算法以及线性最小二乘DP-TBD算法进行了分析比较,验证了该算法的有效性。
Abstract
chuan tong de dong tai gui hua jian ce qian gen zong (dynamic programming track-before-detect,DP-TBD)suan fa neng you xiao shi xian dui yun su zhi xian yun dong mu biao de jian ce gen zong ,dan ji hu lve le mu biao zhen jian zhuang tai zhuai yi gai lv ,yin ci zai dui ji dong mu biao jin hang jian ce gen zong shi rong yi shou zao sheng gan rao ,chan sheng cuo wu de zhuang tai guan lian 。dui ci di chu le yi chong ji yu yin ma er ke fu mo xing de DP-TBDsuan fa 。gai suan fa li yong yin ma er ke fu mo xing dui mu biao de yun dong guo cheng jian mo ,yong yi ji lie yin zhuang tai biao shi mu biao zhuai wan su lv bing li yong yin ma er ke fu mo xing de yin zhuang tai gu ji li lun shi xian dui zhuai wan su lv de gu ji he yu ce ,jin er de dao dang qian mu biao zhuang tai de yu ce zhi ,gen ju ci yu ce zhuang tai yu xia yi shi ke hui bo shu ju fen bian chan yuan jian de ju li lai ji suan zhuai yi gai lv 。ran hou jiang zhuai yi gai lv ying yong yu DP-TBDsuan fa de neng liang ji lei guo cheng zhong yi di gao jian ce gen zong xing neng 。fang zhen shi yan ji yu ji dong mu biao ,gei chu le suo di suan fa de jian ce gen zong xing neng ,bing yu chuan tong de DP-TBDsuan fa 、fang xiang jia quan DP-TBDsuan fa yi ji xian xing zui xiao er cheng DP-TBDsuan fa jin hang le fen xi bi jiao ,yan zheng le gai suan fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自系统工程与电子技术的张袁鹏,郑岱堃,李昕哲,孙永健，发表于刊物系统工程与电子技术2019年11期论文，是一篇关于检测前跟踪论文,动态规划论文,隐马尔可夫模型论文,状态预测论文,状态转移概率论文,系统工程与电子技术2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自系统工程与电子技术2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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