标签多伯努利机动目标跟踪与分类算法

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。     

基于幅度信息的标签多伯努利滤波算法

杂波环境下,现有多目标跟踪滤波器会出现性能衰减。对此,提出了基于幅度信息(amplitude information,AI)的广义标签多伯努利(generalized labeled multi-Bernoulli,GLMB)滤波算法(AI-GLMB)。通常杂波幅度低于目标回波幅度,通过引入幅度信息对目标状态进行扩展,建立幅度似然函数,推导新的更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现方法。仿真结果表明,AI-GLMB算法能有效适应高杂波环境,同幅度信息辅助的概率假设密度滤波算法、幅度信息势平衡多伯努利滤波算法及传统GLMB滤波算法相比,其跟踪精度更高。