一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法

来源期刊：控制与决策2011年第9期

论文作者：林晓东 朱林户 王瑛

文章页码：1367 - 1372

关键词：随机有限集统计理论;多目标跟踪;概率假设密度滤波;粒子滤波;数据关联;

摘    要：针对概率假设密度(PHD)滤波使用聚类方法提取目标状态时,会出现结果不准确,且PHD滤波无法给出状态到航迹关联的问题,提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联.该方法对权值较大的标签,通过两次确认来剔除杂波干扰,得到比传统PHD滤波更精确的状态估计.在提取目标状态时,只对相同标签的粒子进行处理,避免使用聚类方法.通过与传统PHD算法的仿真对比表明,改进算法具有较好的跟踪性能.