后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法

针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD)。该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高斯分量的回溯状态并进行再更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真验证表明,该算法在无序量测条件下保持了良好的滤波性能,能够准确估计多目标数目和状态。