基于AI-AP-PHD滤波的多目标跟踪方法

作者：谭顺成; 韩芳林; 于洪波

来源：弹箭与制导学报, 2021, 41(04): 90-94.

DOI：10.15892/j.cnki.djzdxb.2021.04.020

• 辅助粒子滤波
• 概率假设密度滤波
• 幅度信息

目标的幅值信息可提供更多精确的目标和杂波似然函数信息,结合其对多目标进行跟踪可有效改善传感器的检测跟踪性能,构造了一种实际可行的结合目标幅值信息的辅助粒子PHD(AI-AP-PHD)滤波方法。该方法首先对目标状态向量和量测向量进行扩展,然后通过扩展的动态方程和量测方程实现系统的预测和更新,同时给出多目标的数量和状态估计。仿真结果表明,该方法非常适应于目标信噪比未知的情况,且性能优于传统的PHD滤波方法。

• 单位
  南京电子技术研究所