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Diffusion analysis of track loss in clutter

机译：杂波中轨道损失的扩散分析

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In tracking a target through clutter, the selection of incorrect measurements for track updating causes track divergence and eventual loss of track. The plot-to-track association algorithm is modeled as a Markov process and the tracking error is modeled as a diffusion process in order to study the mechanism of track loss analytically, without recourse to Monte Carlo simulations, for nearest-neighbor association in two space dimensions. The time evolution of the error distribution is examined, and the connection of the approach with diffusion theory is discussed. Explicit results showing the dependence of various performance parameters, such as mean time to lose track and track half-life, on the clutter spatial density are presented. The results indicate the existence of a critical density region in which the tracking performance degrades rapidly with increasing clutter density. An optimal gain adaptation procedure that significantly improves the tracking performance in the critical region is proposed.
机译：在通过杂波跟踪目标时，选择不正确的测量值进行轨道更新会导致轨道发散并最终丢失轨道。为了将两个空间中的最近邻居关联起来，在不依赖于蒙特卡罗模拟的情况下，以曲线分析的方式将轨迹-损失关联机制建模为马尔可夫过程，并将跟踪误差建模为扩散过程，以便分析性地研究轨道损耗的机理。尺寸。研究了误差分布的时间演化，并讨论了该方法与扩散理论的联系。给出了明确的结果，表明了各种性能参数（例如失去轨迹的平均时间和轨迹半衰期）与混乱的空间密度之间的关系。结果表明存在一个临界密度区域，其中跟踪性能随杂波密度的增加而迅速降低。提出了一种可显着提高关键区域跟踪性能的最佳增益自适应程序。

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