多机动目标跟踪的IMM-GMPHD滤波算法

• 作者: 严康 闫玉德
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 多机动目标跟踪 高斯混合概率假设密度 交互式多模型 蒙特卡洛
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 89-94
• 分类号: TN953|TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2011.04.021

摘要

针对现有多机动目标跟踪算法精度低、计算量大、约束条件苛刻等问题,本文将高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture PHD,GM-PHD)滤波器和交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)相结合,提出交互式多模型GM-PHD(Interacting Multiple Model GMPHD,IMM-GMPHD)滤波算法.算法不仅避免了多目标跟踪中的数据关联问题,而且在漏检、目标密集、目标机动、航迹交叉、目标数目未知的杂波环境下能够稳定、精确地估计目标数目和状态.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真结果表明,IMMGMPHD滤波器能在不增加额外计算负担的基础上,体现出较高的精确度和较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严康	南京理工大学自动化学院	1	6	1.0	1.0
2	闫玉德	南京理工大学自动化学院	1	6	1.0	1.0