标签多伯努利机动目标跟踪与分类算法

作者：彭华甫; 黄高明^*; 田威; 邱昊; 满欣

来源：西安交通大学学报, 2019, 53(02): 157-178.

• 多目标跟踪
• 机动目标
• 分类
• 标签多伯努利
• 目标类别

针对密集杂波下现有的多机动目标跟踪算法性能衰减严重的问题,提出了一种标签多伯努利目标跟踪与分类算法。首先,引入类别信息对目标状态进行扩维;然后利用类别属性对目标机动模型转移密度进行修正,并推导新的状态转移密度函数,抑制了错误机动模型对目标状态预测的影响;同时,建立目标位置与属性的联合量测似然函数,增大了目标与杂波的区分度,从而增强杂波抑制能力;最后,基于多模型标签多伯努利滤波器框架推导了新的预测、更新方程。仿真实验结果表明:所提算法在高杂波环境下仍能对多机动目标进行有效跟踪,其目标数估计误差及最优子模式分配距离分别约为多模型概率假设密度联合检测、跟踪、分类滤波器的1/2和1/4,为多模型势平衡多伯努利联合检测、跟踪、分类滤波器的3/4和1/2。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学; 电子工程学院