基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法

针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。

声矢量阵列脉冲环境下的多伯努利机动源DOA跟踪

针对声矢量阵列脉冲环境下的多机动源波达方向的跟踪问题,提出了一种分数低阶矩的交互式多模型多伯努利滤波算法。该算法将交互多模型引入多伯努利滤波器多机动源预测过程中,并利用α稳定分布对脉冲噪声进行建模,通过分数低阶矩得到空间谱的MUSIC伪似然函数,并通过粒子滤波实现。仿真实验结果表明,该算法能够有效实现脉冲噪声下多机动目标的跟踪,并能有效跟踪目标状态和估计目标数。

基于交互式CPHD的多传感器多机动目标跟踪

针对多传感器高速多机动目标的跟踪问题,提出一种多传感器交互式贪婪势概率假设密度(MS-IMMGreedy-CPHD)滤波器.该滤波器在预测阶段,通过交互式多模(IMM)算法对势概率假设密度(CPHD)滤波中目标的状态、势分布和运动模型同时进行预测;在滤波的更新阶段,利用贪婪(greedy)量测划分机制选取多传感器量测子集和拟分区,并通过拟分区量测子集对不同模型下CPHD预测的目标状态和势分布以及模型进行交互式更新.仿真结果表明,所提出MS-IMM-Greedy-CPHD滤波能够对高机动多目标进行稳定有效的跟踪,相较于多传感器势概率假设密度(MS-CPHD)滤波,跟踪结果的OSPA误差更小且势估计更加准确.