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低S/N目標の追尾開始におけるMHTの性能解析

机译:MHT在低S / N目标跟踪启动中的性能分析。

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摘要

In radar tracking, detection threshold must be lowered under low SNR environments, to maintain a certain target detection probability. However that increases the number of false alarms concurrently, which occur mis-associasion in tracking. The method, using Multiple Hypothesis Tracking(MHT) to avoid mis-association with the target track and false alarms, is well known. To utilize limited power effectively, we have to optimize observation interval and signal SNR in one scan, which have trade-off relationship. However Monte Carlo simulation, which consists of thousands of trial number, is needed for the optimization. In this paper, we propose the performance prediction method, which analyzes the probabilities of track states in the initiation process.%レーダを用いた低S/N 目標の追尾開始において,検出閾値を下げて探知性能を確保し,相関決定にMHT(Multiple Hypothesis Tracking)を適用して誤警報を抑圧する方式が知られている.この方式では単位時間当りの信号電力に応じて,追尾開始性能を最適とするサンプリング間隔が存在する.しかし最適なサンプリング間隔の特定では数千試行に及ぶモンテカルロシミュレーションを実施している.この課題に対して,本稿では追尾開始性能を最適にするための,解析手法を用いたサンプリング間隔の設計手法を提案する.
机译:在雷达跟踪中,必须在低SNR环境下降低检测阈值,以维持一定的目标检测概率,但是同时增加了虚假警报的数量,这些虚假警报会在跟踪中发生误关联。该方法使用多重假设跟踪(MHT)为了有效地利用有限的功率,我们必须在一次扫描中优化观测间隔和信号信噪比,这两者之间存在取舍关系。在本文中,我们提出了一种性能预测方法,该方法可以在初始过程中分散跟踪状态的概率。%在开始使用雷达跟踪低信噪比目标时,已知一种通过降低检测阈值以确保检测性能并将MHT(多重假设跟踪)应用于相关性确定来抑制误报的方法。在这种方法中,存在一个采样间隔,该间隔根据每单位时间的信号功率来优化跟踪启动性能。但是,为了确定最佳采样间隔,我们进行了数千次蒙特卡洛模拟试验。为了解决这个问题,本文提出了一种使用分析方法来优化跟踪启动性能的采样间隔设计方法。

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