基于广义贝叶斯风险使用雷达与 ESM 传感器的多目标联合检测、跟踪与分类
信号处理
2018-07-09 v1
摘要
在本文中，提出了一种基于标记随机有限集和广义贝叶斯风险、使用雷达与 ESM 传感器的多目标联合检测、跟踪与分类新方法。针对标记随机有限集变量定义了一种新的贝叶斯风险，涉及多目标基数估计（检测）、状态估计（跟踪）和分类的代价。随后利用检测、跟踪与分类的相互依赖关系并结合最小贝叶斯风险。此外，开发了条件标记多伯努利滤波器，利用属性和动态测量计算不同假设和目标类别决策下的估计与代价。而且，对性能进行了分析。所提方法的有效性和优越性通过数值仿真得到验证。
引用
@article{arxiv.1807.02267,
title = {Multi-target Joint Detection, Tracking and Classification Based on Generalized Bayesian Risk using Radar and ESM sensors},
author = {Minzhe Li and Zhongliang Jing},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.02267},
year = {2018}
}