基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器

针对高杂波密度场景下,传统多传感器多目标多伯努利(MS-MeMBer)滤波器存在的量测划分假设质量下降、势估计结果出现偏差等问题,提出了一种基于杂波量测集约束的改进MS-MeMBer滤波器。首先,通过将杂波量测集的影响引入到更新过程中,优化了目标量测集的权重,并给出了杂波场景下的单目标多传感器似然函数。然后,通过两步贪婪划分机制,得到了改进的多传感器量测划分假设。通过仿真将所提方法与传统MS-MeMBer滤波器进行了比较,实验结果表明:在高杂波密度场景下,改进MS-MeMBer滤波器具有更优的多目标跟踪性能。