基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法
来源期刊:控制与决策2016年第12期
论文作者:胡振涛 张谨 郭振
文章页码:2163 - 2169
关键词:机动多目标跟踪;概率假设密度滤波;交互式多模型;不敏卡尔曼滤波;
摘 要:针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题,提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先,在高斯混合概率假设密度滤波框架下,结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理,构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器;然后,通过引入交互式多模型方法中状态模型软判决机制,实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理;最后,通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
胡振涛,张谨,郭振
河南大学图像处理与模式识别研究所
摘 要:针对非线性高斯场景下目标数目未知或随时间变化的机动多目标跟踪问题,提出一种基于交互式多模型的不敏卡尔曼概率假设密度滤波算法.首先,在高斯混合概率假设密度滤波框架下,结合不敏卡尔曼滤波中状态预测和量测更新的实现机理,构建一种不敏卡尔曼概率假设密度滤波器;然后,通过引入交互式多模型方法中状态模型软判决机制,实现对目标机动过程中运动模式不确定的处理;最后,通过理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.
关键词:机动多目标跟踪;概率假设密度滤波;交互式多模型;不敏卡尔曼滤波;