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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种基于多伯努利RFS算法的水下弱目标跟踪方法及装置，其中，该方法包括：初始化多伯努利参数集；构建待测目标的运动模型和量测模型；对待测目标的状态信息逐步进行预测和更新，分别得到预测多伯努利参数集和更新的参数集；设置存在概率门限以及目标数门限以删去更新的参数集中存在概率小的目标，得到符合门限内目标的参数集；计算符合门限内目标的参数集中每个目标的中心状态，将距离相近的目标合并成一个目标；对每个目标的粒子集根据粒子权重重新采样得到等权值粒子集，并计算势分布以选出最大的nk+1个目标，对nk+1个目标进行跟踪形成跟踪轨迹。该方法有效克服传统数据关联算法的弊端，并提高了跟踪的灵敏度，降低了跟踪误差。
主权项：1.一种基于多伯努利RFS算法的水下弱目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，初始化多伯努利参数集；步骤S2，构建待测目标的运动模型和量测模型；步骤S3，对待测目标的状态信息逐步进行预测和更新，分别得到预测多伯努利参数集和更新的参数集；步骤S4，设置存在概率门限以及目标数门限以删去所述更新的参数集中存在概率小的目标，得到符合门限内目标的参数集；步骤S5，计算所述符合门限内目标的参数集中每个目标的中心状态，将距离相近的目标合并成一个目标；步骤S6，对每个目标的粒子集根据粒子权重重新采样得到等权值粒子集，并计算势分布以选出最大的nk+1个目标，对所述nk+1个目标进行跟踪形成跟踪轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 基于多伯努利RFS算法的水下弱目标跟踪方法及装置
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