计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (3): 168-171.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.03.050
艾斯卡尔·艾木都拉,王保柱
ASKAR Hamdulla,WANG Bao-zhu
摘要: PDAF与PDAF-AI算法广泛应用于雷达目标检测与微弱点状目标跟踪领域,两者不同之处在于PDAF-AI算法在利用目标位置、运动速率的基础上多加了目标的亮度信息通过Kalman滤波器去估计目标下一时刻的状态。PDAF-AI改变了传统PDAF算法忽略目标亮度信息的不足,它应具有更好的跟踪性能。通过对这两种算法跟踪性能的对比分析研究:带亮度的概率数据关联滤波器技术PDAF-AI总体上比传统的PDAF技术具有更好的实时跟踪性能,然而在强杂波或跟踪区域存在高亮杂波的情况下PDAF-AI的跟踪性能可能会有所下降。