基于相对熵的概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式

李威^1,2，韩崇昭^1,2，闫小喜³

1. 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室2. 西安交通大学电信学院3. 江苏大学电气信息工程学院

摘 要：概率假设密度滤波器的典型序贯蒙特卡罗实现方式与粒子滤波类似,均是利用大量加权粒子估计多目标状态,典型实现方式是为每个期望目标分配固定数目的粒子,这导致较大的算法时间开销.鉴于此,建立了基于相对熵的序贯蒙特卡罗实现方式.首先计算两个不同规模粒子集合的相对熵,与预设阈值进行比较以确定粒子数目,从而动态调整粒子数目.仿真结果表明,所提出的实现方式提高了跟踪效率,在大部分时间步上优于典型实现方式.

关键词：多目标跟踪;概率假设密度;序贯蒙特卡罗;相对熵;