多编队目标先后出现时的无先验信息跟踪方法

• 作者: 崔亚奇 徐从安 熊伟 顾祥岐
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多编队机动目标 交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波算法 相关域 密度聚类算法 杰森-香农散度
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 1619-1626
• 页数: 8页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT190508

摘要

针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题，该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先，在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上，引入密度检测机制，利用相关域为所有预测高斯分量挑选有效量测，结合密度聚类(DBSCAN)算法检测是否出现新编队目标。其次，在IMM-GM-PHD算法状态更新完成的基础上，利用更新高斯分量的组成情况完成模型概率的更新。最后，在状态估计优化过程中，结合编队目标的特点，加入相似度判别技术，利用杰森-香农(JS)散度度量高斯分量间的相似度，剔除没有相似分量的高斯分量，进一步优化估计结果。仿真结果表明，该文方法能够快速有效地跟踪非同时出现的多编队机动目标，具有较好的跟踪性能。