基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法

针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。

划分交互式箱粒子概率假设密度滤波法

针对现有的多机动目标追踪问题,将交互式多模型(interacting multiple model,IMM)思想与箱粒子概率假设密度滤波器(box probability hypothesis density filter,Box-PHD)相结合,并针对箱粒子在区间密集杂波等复杂环境下箱体偏大,所导致的箱粒子冗余和目标跟踪位置估计不精确等问题,引入箱粒子划分技术,提出一种划分交互式概率假设密度滤波(partitioned interacting multiple model probability hypothesis density filter,PIMM-Box-PHD)算法,来处理椭圆形多机动目标的跟踪问题。该算法首先在预测阶段针对多目标的机动问题引入IMM预测,利用多模型交互方法来解决目标运动时模型失配问题;其次,利用箱划分技术将预测得到的箱粒子划分为大小和权值相同的多个子箱,以提高目标位置估计精度;最后,利用Box-PHD滤波对划分后的小箱粒子集进行区间量测更新。利用实验验证了PIMM-Box-PHD算法在多机动目标跟踪方面的良好性能,以及相较于IMM-Box-PHD算法在目标位置估计方面的优势。