基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪

• 作者: 郭云飞 李勇 任昕 彭冬亮
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 高斯过程 多机动扩展目标 期望模型扩展 变结构多模型 联合概率数据关联
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2392-2403
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c180849

摘要

针对杂波环境下多机动扩展目标跟踪问题,提出一种基于高斯过程的变结构多模型联合概率数据关联方法.首先,采用期望模型扩展方法构建自适应模型集,并对各个扩展目标状态进行初始化.其次,基于高斯过程建立联合跟踪门以选择有效量测,形成联合关联矩阵.然后,拆分联合关联矩阵得到可行关联矩阵并求解关联事件概率.最后,利用联合概率数据关联滤波器更新各个扩展目标的状态和协方差,并将更新的状态进行融合,得到最终的状态估计.仿真验证了所提方法的有效性.