低检测率条件下改进的势均衡多目标多伯努利算法+ 被引量：1

1

作者 马丽丽 王战 陈金广 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期273-276,286,共5页

标准势均衡多目标多伯努利算法在低检测率下对目标数目估计过少。针对该问题,提出一种改进的势均衡多目标多伯努利算法。通过在上一时刻滤波过程中对某些特定的高斯项进行修正和保存,将修正后的高斯项合并到更新后的高斯项中,用到下一... 标准势均衡多目标多伯努利算法在低检测率下对目标数目估计过少。针对该问题,提出一种改进的势均衡多目标多伯努利算法。通过在上一时刻滤波过程中对某些特定的高斯项进行修正和保存,将修正后的高斯项合并到更新后的高斯项中,用到下一时刻的滤波步骤中,以削减低检测率带来的影响。仿真实验结果表明,在低检测率下,改进算法能够在一定程度上解决目标数目估计过少的问题,提高算法的目标跟踪精度。 展开更多

关键词 势均衡多目标多伯努利算法 低检测率 目标跟踪 状态估计 随机有限集

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基于群结构集成势均衡多目标多伯努利滤波器的群目标跟踪算法 被引量：1

2

作者 梁潇洧 杨超群 +2 位作者 朱鑫潮 莫磊 曹向辉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第11期2040-2049,共10页

群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成,并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器在处理多目标数据关联方面的优... 群目标跟踪已被广泛应用于作战对抗、自动驾驶、低空防御等各个军民领域。群目标是指由多个单目标组成,并以相同的速度或方向进行移动的一组或多组目标集群。鉴于随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波器在处理多目标数据关联方面的优势,现有的群目标跟踪算法大多基于RFS滤波器。然而,这些滤波器在对群目标进行跟踪时大多忽略了各目标之间的关联、依赖关系等问题,为此,提出了一种基于群结构集成的势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器的群目标跟踪算法。具体而言,首先通过邻接矩阵对目标群结构进行估计,即将群目标看作无向图,利用各目标之间的距离来估计群目标的邻接矩阵,进而将群目标划分为多个子群。并根据各子群中目标的运动状态,将其划分为群中心和群成员两种类别,分别建立了运动方程。而后在预测步骤中,利用估计的群结构来对目标状态进行预测。特别地,在滤波器的高斯混合实现步骤中,多个高斯分量被用来拟合相对应的各伯努利分量,但过多高斯分量的存在会降低对群目标状态估计的准确性,从而降低群结构估计的准确性,因此,在状态提取阶段,本文所提算法对高斯分量进行修剪,即对更新步骤后的每个伯努利分量中所包含的高斯分量进行筛选,只保留一个权重最大的高斯分量。最后,仿真结果表明,本文所提算法实现了对群目标的稳定跟踪,且跟踪性能优于传统的CBMeMBer滤波器。 展开更多

关键词 群目标跟踪 势均衡多目标多伯努利滤波器 邻接矩阵 高斯分量 随机有限集

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基于变分贝叶斯势均衡多目标多伯努利滤波的多扩展目标跟踪算法 被引量：22

3

作者 李翠芸 王荣 姬红兵 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期187-195,共9页

由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机... 由于传统多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能急剧下降,本文提出一种基于变分贝叶斯的势均衡多目标多伯努利滤波(VB--CBMe MBer)跟踪算法,并给出了高斯混合实现.该算法在未知量测噪声协方差的情况下,将量测看成随机分布在扩展目标上的量测产生点所产生,利用变分贝叶斯方法近似地求出各量测产生点状态和量测噪声协方差的联合概率密度,并给出其递归形式以估计量测产生点,继而将得到的量测产生点状态进行聚类得到扩展目标的状态.仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪未知数目、未知量测噪声协方差的多扩展目标.其跟踪精度与传统的CBMe MBer跟踪算法相比,有明显提高. 展开更多

关键词 多扩展目标 变分贝叶斯 势均衡多目标多伯努利滤波 随机有限集 目标跟踪

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基于势平衡多伯努利滤波的多传感器纯方位多目标跟踪 被引量：1

4

作者 吴孙勇 张小琪 +1 位作者 李明 余润华 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第11期2050-2061,共12页

被动传感器不主动发射信号,通常仅获得目标的角度量测信息,无法获得径向距离信息,这种仅利用角度量测信息对多目标跟踪的方法称为纯方位多目标跟踪。实际应用中,纯方位多目标跟踪面临三个主要问题:一是由于被动传感器只获取目标的角度量... 被动传感器不主动发射信号,通常仅获得目标的角度量测信息,无法获得径向距离信息,这种仅利用角度量测信息对多目标跟踪的方法称为纯方位多目标跟踪。实际应用中,纯方位多目标跟踪面临三个主要问题:一是由于被动传感器只获取目标的角度量测,导致量测信息不完备;二是量测方程存在高度非线性;三是由于传感器可能接收到杂波等非目标产生的量测,导致量测源不确定。针对上述问题,本文提出一种多传感器贪婪伪线性粒子势平衡多伯努利滤波。首先采用Rao-Blackwell理论将混合目标状态向量分解,将与量测值相关的位置分量视为非线性分量,而与量测值无关的速度分量视为线性分量,并分别采用粒子滤波器(Particle Filter,PF)和卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)进行处理,从而有效降低粒子滤波采样维度。其次,针对传统粒子采样严重依赖模型的问题,基于伪线性卡尔曼滤波器(Pseudo-linear Kalman Filter,PLKF)设计一种新型粒子采样方法,即利用PLKF和最新量测信息构造重要性密度函数,并对非线性分量进行粒子采样;在更新阶段采用贪婪量测划分策略选取最优量测集合,并利用最优量测集合中量测信息实现多目标状态集中式融合估计。最后,通过仿真结果验证,本文所提滤波器能在杂波环境中仅利用角度量测对目标进行有效稳定的跟踪,相较于对比方法,所提滤波器能够更为准确估计目标数量和状态。 展开更多

关键词 纯方位多目标跟踪 多传感器 势平衡多伯努利滤波 伪线性卡尔曼滤波 贪婪算法

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学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器 被引量：2

5

作者 陈树新 洪磊 +2 位作者 吴昊 刘卓崴 岳龙华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2457-2463,共7页

在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近... 在有重尾的过程噪声和量测噪声的影响下,高斯混合势均衡多目标多伯努利滤波器(GM-CBMeMBer)的滤波性能会明显下降。针对上述问题,该文提出一种新的学生t混合势均衡多目标多伯努利滤波器(STM-CBMeMBer)。该滤波器将过程噪声和量测噪声近似为学生t分布,并用学生t混合模型来近似多目标的先验强度。从理论上推导出学生t混合形式的预测强度和后验强度,建立了势均衡多目标多伯努利滤波器的闭式递推框架。仿真结果表明,在重尾的过程噪声和量测噪声存在的环境中,该滤波器能有效抑制其干扰,相比于传统方法,具有更高的跟踪精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 重尾噪声 势均衡多目标多伯努利 学生t分布 闭式递推框架

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一种改进的多伯努利多目标跟踪算法 被引量：5

6

作者 王海环 王俊 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期176-182,共7页

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔... 针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法.该算法利用均方根容积卡尔曼滤波构建重要性密度函数,再对其进行采样获得预测粒子状态,从而提高粒子的准确性,减轻粒子退化.与基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波相比,该算法更稳定,且算法性能不受目标状态维数的限制.仿真实验表明,所提算法与粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法和基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法相比,其跟踪精度更高. 展开更多

关键词 多目标跟踪 势均衡多伯努利滤波 粒子滤波 重要性密度函数 均方根容积卡尔曼滤波

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基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法 被引量：1

7

作者 钟展鸣 宋强 +2 位作者 张月 陈泽彬 杨珺瑶 《信号处理》 北大核心 2025年第5期906-923,共18页

群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤,具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法,随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中,现有的RFS... 群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤,具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法,随机有限集(Random Finite Set,RFS)滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中,现有的RFS滤波方法普遍未考虑群特性对跟踪的影响,也未考虑群目标起始与航迹信息提取的问题。为此,本文结合了群建模、带标签势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器以及自适应新生目标强度技术,提出一种针对低慢小群目标的跟踪方法。具体而言,本文首先通过虚拟领导-跟随者模型和无向图邻接矩阵对群目标结构进行建模;随后提出了一种三层优先级标签分配策略,改进了传统的带标签CBMeMBer滤波器,解决了标签冲突导致的轨迹混叠问题,提高了跟踪精度和算法运行效率;同时,设计了基于群目标场景与两点起始法的自适应新生目标强度算法,实现了RFS框架下群目标的自适应新生目标初始化;最后,仿真实验和基于全息凝视雷达的实测数据实验表明,所提方法在目标状态估计和轨迹质量方面表现优异,跟踪性能优于包括传统的带标签CBMeMBer滤波器在内的对比算法,且能有效避免轨迹交叉和混叠现象,充分展示了其在低慢小群目标精细化跟踪中的潜力和实际应用价值。 展开更多

关键词 低慢小目标 随机有限集 群目标跟踪 带标签势均衡多目标多伯努利滤波器 全息凝视雷达

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多机动目标GM-CBMeMBer跟踪算法 被引量：3

8

作者 陈金广 王战 马丽丽 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期7-12,共6页

针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状... 针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状态转移矩阵和过程噪声方差,增加控制矩阵,实现目标加速度的自适应调整,从而使新算法能够适应目标运动状态的变化。仿真结果表明,在机动条件下,新算法能有效地跟踪多机动目标,而且跟踪精度较高。 展开更多

关键词 势均衡多伯努利滤波器 机动目标 “当前”统计自适应模型 目标跟踪 概率假设密度滤波

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未知量测噪声分布下的多扩展目标CBMeMBer滤波算法

9

作者 李浩宇 索继东 《现代电子技术》 2022年第19期66-70,共5页

在实际应用场景中,量测噪声协方差准确模型很难被建立,传统的多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能迅速下降。为了解决量测噪声未知对多扩展目标跟踪结果造成的影响,将变分贝叶斯方法引入到CBMeMBer滤波算法中。VB-GM-... 在实际应用场景中,量测噪声协方差准确模型很难被建立,传统的多扩展目标跟踪算法在量测噪声协方差未知情况下跟踪性能迅速下降。为了解决量测噪声未知对多扩展目标跟踪结果造成的影响,将变分贝叶斯方法引入到CBMeMBer滤波算法中。VB-GM-CBMeMBer算法能在量测噪声未知情况下通过估计噪声协方差进行滤波计算,但该算法存在目标数目估计不准确的问题。针对此问题,提出一种改进的VB-GM-CBMeMBer算法,该算法在滤波算法预测步骤后引入椭球门限,使用保留在门限内的量测来进行下一步计算,以减少杂波量测,降低杂波量测对扩展目标量测的影响,提高对扩展目标状态聚类的精度。实验结果表明,该算法适用于多扩展目标数目未知、量测噪声协方差未知的情况,且其跟踪精度比GM-CBMeMBer和VB-GM-CBMeMBer滤波算法有一定提高。 展开更多

关键词 多扩展目标跟踪算法 未知量测噪声 变分贝叶斯方法 椭球门限 势均衡多目标多伯努利滤波 量测噪声 参数估计

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未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法 被引量：2

10

作者 胡建旺 董青 +1 位作者 张铁 吉兵 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期111-115,共5页

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用... 针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。 展开更多

关键词 目标跟踪 随机集 概率分布 势均衡多目标多伯努利 风险评估

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杂波未知条件下基于箱粒子滤波的CBMeMBer算法 被引量：2

11

作者 董青 胡建旺 +1 位作者 吉兵 张浩 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期103-108,共6页

针对杂波未知条件下,传统的势均衡多目标多伯努利滤波器(CBMeMBer)的序贯蒙特卡洛实现跟踪精度不高,且所需粒子数目过大,导致跟踪效率低下的问题,引入区间分析理论,提出了杂波未知条件下基于箱粒子滤波技术的CBMeMBer算法。该算法构建... 针对杂波未知条件下,传统的势均衡多目标多伯努利滤波器(CBMeMBer)的序贯蒙特卡洛实现跟踪精度不高,且所需粒子数目过大,导致跟踪效率低下的问题,引入区间分析理论,提出了杂波未知条件下基于箱粒子滤波技术的CBMeMBer算法。该算法构建目标和杂波的混合状态空间模型,基于箱粒子滤波技术,建立杂波模型,推导出目标预测、更新方程,用多目标箱粒子CBMeMBer递推表达式估计目标状态。仿真实验表明,在杂波模型先验已知或未知条件下,所提算法既保证了目标跟踪精度,又大幅度提高了算法的执行速率。 展开更多

关键词 多目标跟踪 箱粒子 杂波未知 区间分析 势均衡多目标多伯努利

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基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法 被引量：2

12

作者 董青 胡建旺 吉兵 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期107-111,共5页

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMeMBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适... 针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMeMBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMeMBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。 展开更多

关键词 势均衡多目标多伯努利 多目标跟踪 自适应滤波器 量测噪声

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加速度极限值未知条件下的GM-CBMeMBer算法

13

作者 董青 胡建旺 +1 位作者 吉兵 张浩 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期79-83,共5页

针对CS-GM-CBMeMBer滤波算法跟踪性能受加速度极限值控制的问题,提出一种加速度极限值未知的机动目标跟踪算法。该算法基于GM-CBMeMBer滤波,建立了协方差自适应递推式,以此摆脱需要预设加速度极限值的限制;为防止滤波发散,建立检验统计... 针对CS-GM-CBMeMBer滤波算法跟踪性能受加速度极限值控制的问题,提出一种加速度极限值未知的机动目标跟踪算法。该算法基于GM-CBMeMBer滤波,建立了协方差自适应递推式,以此摆脱需要预设加速度极限值的限制;为防止滤波发散,建立检验统计量表达式,设置方差阵修正系数,对协方差阵进行修正。仿真结果表明,与标准CS-GM-CBMeMBer算法相比,在加速度极限值不精确或无法获得的条件下,改进算法具有更好的跟踪精度和稳定性,更适用于真实场景下的多机动目标跟踪。 展开更多

关键词 加速度极限值 当前统计模型 机动目标 随机有限集 自适应卡尔曼滤波 势均衡多目标多伯努利

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多模型GM-CBMeMBer滤波器及航迹形成 被引量：12

14

作者 连峰 韩崇昭 李晨 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期336-347,共12页

提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的... 提出了一种可适用于杂波环境下对多个机动目标进行跟踪并能形成多目标航迹的多模型势平衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器.随后,在多机动目标时间演化模型和观测模型均为线性高斯的假设条件下利用高斯混合(Gaussian mixture,GM)技术获得了该滤波器解析的递推形式—多模型GMCBMeMBer滤波器,并简要给出了它在非线性条件下的扩展卡尔曼(Extended Kalman,EK)滤波近似.仿真实验结果表明所建议的多模型GM-CBMeMBer滤波器能有效地对多个机动目标进行跟踪而单模型GM-CBMeMBer滤波器则会产生明显的航迹丢失和虚假航迹,并且对于信噪比较低的仿真场景,它的性能优于多模型高斯混合概率假设密度(GM probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器,接近于多模型高斯混合势概率假设密度(GM cardinalized PHD,GM-CPHD)滤波器. 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 势平衡多目标多伯努利滤波器 交互式多模型算法 高斯混合实现

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基于CBMeMBer滤波器的多攻击检测方法 被引量：5

15

作者 杨超群 张恒 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第6期1033-1039,共7页

对具有大量节点的信息物理系统(CPS)而言,多攻击的同时在线检测是一个颇具挑战性的问题。一方面,多个不同攻击者可采用不同的攻击策略与发动不同类型的攻击以规避检测;另一方面,CPS不仅需检测攻击的数目,还需同时检测出被每个攻击者攻... 对具有大量节点的信息物理系统(CPS)而言,多攻击的同时在线检测是一个颇具挑战性的问题。一方面,多个不同攻击者可采用不同的攻击策略与发动不同类型的攻击以规避检测;另一方面,CPS不仅需检测攻击的数目,还需同时检测出被每个攻击者攻击的节点。为此,提出了一种基于随机有限集的多攻击检测方法。通过采用多伯努利随机集对攻击行为和CPS检测机制进行建模,并使用势均衡多目标多伯努利滤波器对模型滤波,所提方法可实现对CPS中多攻击的同时在线检测。 展开更多

关键词 信息物理系统 攻击检测 势均衡多目标多伯努利滤波器 随机有限集

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基于双马尔可夫链的SMC-CBMeMBer滤波 被引量：3

16

作者 刘江义 王春平 王暐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1686-1691,共6页

大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隐含的独立性假定在很多实际应用中是无效的,双马尔可夫链(pairwise Markov chain,PMC)模型相对于H MC模型更具有普适性。已有... 大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隐含的独立性假定在很多实际应用中是无效的,双马尔可夫链(pairwise Markov chain,PMC)模型相对于H MC模型更具有普适性。已有的基于PMC模型的势均衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波的高斯混合实现仅适用于线性高斯系统,针对基于PMC模型的非线性多目标跟踪系统,将每一条假设航迹的伯努利随机有限集用一组加权粒子来近似,提出了基于PMC模型的势均衡多目标多伯努利滤波的序贯蒙特卡罗(sequential Monte Carlo,SMC)方法实现(SMC-PMC-CBMeMBer)滤波。仿真实验结果验证了SMC-PMC-CBMeMBer算法的有效性,在基于PMC模型的非线性多目标跟踪系统中,SMC-PMC-CBMeMBer算法性能优于基于HMC模型的SMC-CBMeMBer滤波器和基于PMC模型的SMC-PHD滤波器。 展开更多

关键词 双马尔可夫链 势均衡多目标多伯努利 序贯蒙特卡罗

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