扩展目标跟踪的PCRLB
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作者:
作者单位:

西安交通大学电子与信息工程学院,西安710049.

作者简介:

连峰

通讯作者:

中图分类号:

TP274

基金项目:

国家自然科学基金项目(61473217); 国家973 计划项目(2013CB329405); 陕西省自然科学基金项目(2014JQ8333).


PCRLB for extended target tracking
Author:
Affiliation:

School of Electronic and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University,Xi’an 710049,China.

Fund Project:

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    摘要:

    在杂波和漏检的环境下针对扩展目标估计的性能评价问题, 提出求扩展目标跟踪估计的后验克拉美罗界(PCRLB) 的方法. 该方法假设单个扩展目标的量测个数服从泊松分布, 杂波的个数也服从泊松分布, 给出在有漏检和杂波环境下求PCRLB 的方法—–信息约减因子法(IRF). 算例展示了不同的检测概率和杂波密度对PCRLB 的影响. 仿真结果表明, 所提出方法能有效反映扩展目标跟踪所能达到的最优性能, 检测概率越高, PCRLB 越小; 杂波密度越大, PCRLB 越大.

    Abstract:

    The method of calculating the posterior cramer-rao lower bound(PCRLB) for the extent target is proposed to address the performance evaluation for estimation of an extended target with clutters and missed detections. Supposing that the number of measurements from the extend target and false alarms have a Poisson distribution respectively, the method using information reduction factor is proposed, which can calculate the PCRLB with clutters and missed detections. Simulation results show that the proposed PCRLB can effectively show the performance limits of the extended target estimation algorithms. The higher the probability of detection is, the smaller the PCRLB will become. The greater the PCRLB is the bigger the clutter density will be.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

连峰 王婷婷 韩崇昭 张光华.扩展目标跟踪的PCRLB[J].控制与决策,2016,31(8):1401-1406

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  • 收稿日期:2015-05-19
  • 最后修改日期:2015-11-27
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  • 在线发布日期: 2016-08-20
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