基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法
基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,中国哈尔滨市,150001%哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,中国哈尔滨市,150001
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TN953; 现有机动目标跟踪方法在杂波环境中强机动目标的跟踪性能并不令人满意.本文提出一种混合驱动方法,利用数据驱动和基于模型算法的优点跟踪多个高机动目标.将时变恒速(CV)模型集成到在线学习的高斯过程(GP)中,提高高斯过程的预测性能.进一步与广义概率数据关联(GPDA)算法相结合,实现多目标跟踪.通过仿真实验可知,与广泛使用的机动目标跟踪算法如交互式多模型(IMM)和数据驱动的高斯过程运动跟踪器(GPMT)相比,提出的混合驱动方法具有显著的性能优势.
Alternative Titles
Full title
基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法
Identifiers
Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_zjdxxbc_e202311011
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_zjdxxbc_e202311011
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ISSN
2095-9184
DOI
10.1631/FITEE.2300348
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