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题名基于微动特性的标签分层逐级更新的密集目标跟踪算法
认领
引用
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作者
陈智超
许震俞
郝金龙
李东瀛
郁文贤
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机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院感知与导航研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2026年第8期302-314,共13页
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基金
上海航天先进技术联合研究基金(USCAST2022-32)。
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摘要
针对密集群目标跟踪问题,尤其是具有微动特性的目标,在窄带雷达探测密集微动目标的过程中,会出现多个目标进入同一分辨单元内或者交叉重叠的问题,难以有效地区分目标,导致检测过程出现误检漏检和跟踪过程出现航迹交叉、航迹消融,影响检测跟踪的性能。为此,提出一种基于微动特性的标签分层逐级更新的密集目标跟踪算法。在群目标检测分离过程中,目标的微动特性具有较高的研究应用价值,因此,利用正弦调频傅里叶-贝塞尔变换(SFMFBT)分离微动目标,提取目标的微动参数并给出编号,同时通过信号处理在距离-多普勒-角度域提取目标状态参数,联合构建滤波更新参数集。为了进一步提高跟踪算法的性能,基于DeepSORT框架的多目标跟踪滤波更新机制,针对密集目标跟踪航迹交叉问题,设计一种标签分层逐级更新算法,通过无迹卡尔曼滤波(UKF)对目标状态进行非线性估计,以构建多UKF跟踪器对同向密集多目标进行快速且稳定的跟踪。仿真实验结果表明,所提算法在处理密集目标跟踪任务中,能够提高跟踪的精度和稳定性,具有良好的工程应用潜力。
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关键词
微动特性
DeepSORT框架
标签分层逐级更新
无迹卡尔曼滤波
密集目标跟踪
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Keywords
micro-motion characteristics
DeepSORT framework
hierarchical and gradual update of label
Unscented Kalman Filtering(UKF)
dense target tracking
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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