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Track-before-detect for Infrared Maneuvering Dim Multi-target via MM-PHD

Chinese Journal of Aeronautics 2012年第2期25卷 252-261页

作者： LONG Yunli XU Hui AN Wei LIU Li College of Electronic Science and Engineering National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect （TBD） algorithm based on multiple-model probability hypothesis density （MM-PHD） for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density （SMC-PHD） TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter （MM-PF）, histogram probability multi-hypothesis tracking （H-PMHT） and Viterbi-like.

关键词： target tracking probability hypothesis density Monte Carlo track-before-detect importance re-sampling

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