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幅度及多普勒信息辅助的多目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的多目标跟踪(MTT)算法在强杂波环境下会出现严重的性能衰退,利用目标的幅度及多普勒特征,基于随机有限集(RFS)理论,提出了一种幅度及多普勒信息辅助的δ广义标签多伯努利(ADI-δ-GLMB)滤波器。首先,利用幅度及多普勒信息对目标状态进行扩展,在此基础上建立了新的量测似然函数。然后,基于δ-GLMB滤波器框架推导了新的更新方程。最后,进行仿真验证,结果表明:强杂波下,ADI-δ-GLMB滤波器跟踪性能明显优于δ-GLMB滤波器,估计精度及稳定性更高,且计算量更低;同信息辅助的概率假设密度(PHD)、多目标多伯努利(MeMBer)滤波器相比,ADI-δ-GLMB滤波器状态估计精度更高。 相似文献
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