拓展目标量测集合分割算法

针对拓展目标概率假设密度滤波器采用的量测集合所有可能分割方式在实际中几乎不能够实现的问题,提出了一种采用有限混合模型的量测集合近似分割算法,对所有可能分割方式进行近似处理。算法利用有限混合模型拟合量测集合以实现对量测集合的分割,首先利用期望极大化算法极大似然估计混合参数,然后利用量测来源的条件概率分割量测集合,最后以二维场景为例进行了仿真实验。仿真结果表明:新算法在所有时刻上的最优子模式分配和混合分量数目均小于现有的典型量测集合分割算法;在拓展目标跟踪性能上,新算法具有更好的多拓展目标跟踪性能。