一种改进的高斯逆威沙特概率假设密度扩展目标跟踪算法

假设扩展目标(ET)的扩展和量测数目分别为椭圆和泊松模型,高斯逆威沙特概率假设密度(GIW-PHD)能够估计扩展目标的运动和扩展状态。然而,该滤波器对空间邻近目标的数目、非椭圆目标和受到遮挡目标的扩展估计不够准确。针对这些问题,该文提出一种改进的GIW-PHD。首先,假设目标扩展为一个相同尺寸的参考椭圆,通过设计新的散射矩阵得到改进的随机矩阵(RM)方法。然后,将改进的RM方法与假设量测数目服从多伯努利分布的ET-PHD结合,得到改进的GIW-PHD滤波器。仿真和实验结果表明,与传统GIW-PHD相比,改进的GIW-PHD估计的目标数目和量测数目较多,扩展较大的椭圆和非椭圆目标的扩展更准确。