基于粒子贝叶斯滤波器的多目标跟踪方法研究

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多目标跟踪的主要功能是在杂波干扰、噪声干扰等场景下,不仅可以估计出目标的状态而且还能估计出目标数目。现如今,多目标跟踪技术在军事和民用领域得到广泛应用,具有重要研究意义。现有的边缘分布贝叶斯(MDB)滤波器和序贯多目标贝叶斯(SMB)滤波器是低检测概率下多目标跟踪的有效方法。然而,这两种滤波器均假定测量噪声为高斯噪声,不适用于非高斯噪声的情况。为了扩展MDB滤波器和SMB滤波器的适用范围,我们将粒子滤波方法分别应用于MDB滤波器和SMB滤波器,提出了适用于非线性非高斯系统的粒子MDB滤波器和粒子SMB滤波器。本文的内容如下所述:1)介绍了使用随机有限集统计学的多目标跟踪贝叶斯滤波理论,概率假设密度(PHD)滤波器,MDB滤波器,SMB滤波器,以及粒子滤波(PF)技术。2)将粒子滤波方法应用于MDB滤波器,提出了一种粒子MDB(P-MDB)滤波器,分别提出P-MDB滤波器在非线性高斯系统和非线性非高斯系统的实现算法。仿真结果表明,在杂波干扰、低检测概率、噪声干扰与及目标数目未知等场景下,相比现有的滤波器,所提出的P-MDB滤波器的多目标跟踪效果更好。3)将粒子滤波方法应用于SMB滤波器,提出了一种粒子SMB(P-SMB)滤波器,分别提出P-SMB滤波器在非线性高斯系统和非线性非高斯系统的实现算法。仿真结果表明,在杂波干扰、噪声干扰与及目标数未知等情况下,相比现有的滤波器,所提出的P-SMB滤波器能够更有效、准确的跟踪多目标。
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