信号幅度下概率数据关联滤波的性能比较：ML-PDAF vs MML-PDAF

本篇论文深入探讨了在小弱目标跟踪领域中，信号幅度作为关键信息在两种不同的概率数据关联目标跟踪方法——极大似然概率数据关联滤波（ML-PDAF）和改进极大似然概率数据关联滤波（MML-PDAF）中的应用和性能比较。论文首先介绍了背景，ML-PDAF基于信号幅度大小假设目标的似然性，然而，实际情况下，光电探测跟踪系统中目标信号的幅度变化通常很慢，表现为短期的强相关性，这与ML-PDAF假设的不相关性存在偏差。 作者针对这一问题，提出了MML-PDAF，它考虑了目标幅度的连续性和运动轨迹的一致性，通过结合这两种特性进行目标运动分析。论文的核心部分是对两种方法在典型密集杂波环境下的Cramer-Rao估计误差下界的详细计算和分析。Cramer-Rao界限是一种衡量估计误差最小化的理论极限，这对于评价滤波器性能至关重要。 通过理论分析，论文揭示了MML-PDAF相较于ML-PDAF在估计目标状态的准确性、可信度以及提高目标检测跟踪可靠性方面的优势。关键词包括小弱目标跟踪、概率数据关联滤波、信号幅度以及Cramer-Rao误差下界，这些都反映了论文的研究重点和核心内容。 这篇论文不仅提供了对现有算法的改进，而且对实际应用中的小弱目标跟踪问题提供了实用的解决方案，对于从事该领域研究的工程师和学者具有很高的参考价值。通过比较和优化这两种滤波器，论文有助于推动小弱目标跟踪技术的发展，提高系统的性能和稳定性。