論文の概要: Poisson Conjugate Prior for PHD Filtering based Track-Before-Detect
Strategies in Radar Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11356v1
- Date: Wed, 22 Feb 2023 13:03:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 15:14:44.020365
- Title: Poisson Conjugate Prior for PHD Filtering based Track-Before-Detect
Strategies in Radar Systems
- Title（参考訳）: レーダーシステムにおけるphdフィルタリングに基づくトラック前検出戦略のためのポアソン共役前処理
- Authors: Haiyi Mao, Cong Peng, Yue Liu, Jinping Tang, Hua Peng and Wei Yi
- Abstract要約: 本稿では,低信号対雑音比(SNR)シナリオに対するTBD-PHDフィルタの原理的閉形式解を提案する。
また、レーダ系に対して、動的および振幅エコーモデルの連続モンテカルロ実装を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.04251355210029
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A variety of filters with track-before-detect (TBD) strategies have been
developed and applied to low signal-to-noise ratio (SNR) scenarios, including
the probability hypothesis density (PHD) filter. Assumptions of the standard
point measurement model based on detect-before-track (DBT) strategies are not
suitable for the amplitude echo model based on TBD strategies. However, based
on different models and unmatched assumptions, the measurement update formulas
for DBT-PHD filter are just mechanically applied to existing TBD-PHD filters.
In this paper, based on the Kullback-Leibler divergence minimization criterion,
finite set statistics theory and rigorous Bayes rule, a principled closed-form
solution of TBD-PHD filter is derived. Furthermore, we emphasize that PHD
filter is conjugated to the Poisson prior based on TBD strategies. Next, a
capping operation is devised to handle the divergence of target number
estimation as SNR increases. Moreover, the sequential Monte Carlo
implementations of dynamic and amplitude echo models are proposed for the radar
system. Finally, Monte Carlo experiments exhibit good performance in Rayleigh
noise and low SNR scenarios.
- Abstract（参考訳）: PHDフィルタを含む低信号対雑音比 (SNR) のシナリオに対して, トラック前検出 (TBD) 戦略を用いた様々なフィルタを開発し, 適用した。
TBD戦略に基づく振幅エコーモデルには,DBT戦略に基づく標準点計測モデルの仮定は適していない。
しかし,DBT-PHDフィルタの測定更新公式は,異なるモデルと未整合仮定に基づいて,既存のTBD-PHDフィルタに機械的に適用される。
本稿では,kullback-leibler 発散最小化基準,有限集合統計理論,厳密ベイズ則に基づいて,tbd-phdフィルタの原理的閉形式解を求める。
さらに,TBD戦略に基づいて,PHDフィルタをポアソンに共役させることを強調した。
次に、SNRの増加に伴ってターゲット数推定のばらつきを処理するために、キャッピング操作を考案する。
さらに, 動的および振幅エコーモデルの逐次モンテカルロ実装がレーダシステムに対して提案されている。
最後に、モンテカルロ実験はレイリーノイズと低SNRシナリオにおいて優れた性能を示す。
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