高斯过程认知学习的多机动目标泊松多伯努利混合滤波器

1

作者 赵子文 陈辉 +2 位作者 连峰 张光华 张文旭 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2724-2735,共12页

针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学... 针对复杂不确定环境下的多机动目标跟踪(MMTT)问题,该文提出一种基于高斯过程(GP)数据驱动的多目标跟踪方法。GP作为一种非参数贝叶斯方法,可通过有限样本灵活推断无限维函数,更能够灵活地自适应复杂多变的目标机动模式。通过GP算法学习多机动目标不确定的运动与观测模型,能有效克服传统多模型(MM)方法中因预设模型过多或模型失配所导致的性能退化问题。然后,利用泊松多伯努利混合(PMBM)建立多目标跟踪滤波的共轭先验递推结构,并使用GP学习未知的多目标动力学和观测模型,从而最终提出高斯过程多机动目标PMBM滤波器。仿真结果表明,该方法在复杂多变的MMTT任务中展现出较高的跟踪精度,验证了其在处理MMTT问题上的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 数据驱动 高斯过程 泊松多伯努利混合

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势平衡多目标多伯努利滤波器高斯混合实现的收敛性分析 被引量：1

2

作者 张光华 连峰 +1 位作者 韩崇昭 王婷婷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1405-1411,共7页

研究了势平衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的收敛性问题.证明在线性高斯条件下,若GM-CBMeMBer滤波器的高斯项足够多,则它一致收敛于真实的CBMe... 研究了势平衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的收敛性问题.证明在线性高斯条件下,若GM-CBMeMBer滤波器的高斯项足够多,则它一致收敛于真实的CBMeMBer滤波器.并且证明在弱非线性条件下,GM-CBMeMBer滤波器的扩展卡尔曼(extended Kalman,EK)滤波近似实现—EK-GM-CBMeMBer滤波器,若每个高斯项的协方差足够小,也一致收敛于真实的CBMeMBer滤波器,本文的研究目的是从理论上给出CBMeMBer滤波器GM实现的收敛结果,以完善CBMeMBer滤波器对多目标跟踪的理论研究. 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 多伯努利 高斯混合 收敛性分析

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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

3

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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高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化

4

作者 李翠芸 许琦 +1 位作者 姬红兵 谢金池 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2325-2334,共10页

针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化.首先,基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型,接着,将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合,提出GP-PMBM算法.然后,针... 针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化.首先,基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型,接着,将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合,提出GP-PMBM算法.然后,针对因使用非线性滤波技术而导致GP-PMBM滤波精度下降的问题,使用变分贝叶斯优化更新结果,实现了对目标状态的优化更新,提升了滤波器的估计精度.仿真结果表明,与已有的滤波算法相比,所提算法具有更高的跟踪精度,并且,在只有部分量测的场景中跟踪性能更稳定. 展开更多

关键词 目标跟踪 泊松多伯努利混合滤波 高斯过程 变分贝叶斯优化

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基于高斯混合势化概率假设密度的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法 被引量：6

5

作者 吴卫华 江晶 +1 位作者 冯讯 刘重阳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1490-1494,共5页

为在新兴的随机有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟踪杂波环境下的多目标,该文提出基于高斯混合势化概率假设密度(GM-CPHD)的脉冲多普勒雷达多目标跟踪(MTT)算法。该算法在标准GM-CPHD基础上,在使用位置量测更新状态后,再利用多普... 为在新兴的随机有限集(RFS)框架下充分利用多普勒信息跟踪杂波环境下的多目标,该文提出基于高斯混合势化概率假设密度(GM-CPHD)的脉冲多普勒雷达多目标跟踪(MTT)算法。该算法在标准GM-CPHD基础上,在使用位置量测更新状态后,再利用多普勒量测进行序贯更新,可获得更精确的似然函数和状态估计。仿真结果验证了该算法的有效性,表明在GM-CPHD基础上引入目标的多普勒信息可有效抑制杂波,显著改善跟踪性能。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 概率假设密度 高斯混合势化概率假设密度 脉冲多普勒雷达

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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

6

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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基于高斯混合伯努利滤波的超宽带传感器扩展目标跟踪 被引量：1

7

作者 陈威 张成 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2022年第8期61-67,共7页

针对超宽带传感器扩展目标跟踪问题,提出了一种高斯混合伯努利滤波算法。算法基于梯度算子实现线性高斯目标和测量模型下的递归滤波,利用高斯混合模型获得目标的后验强度,提出一种基于层次划分密度的聚类优化来实现目标状态的提取,从而... 针对超宽带传感器扩展目标跟踪问题,提出了一种高斯混合伯努利滤波算法。算法基于梯度算子实现线性高斯目标和测量模型下的递归滤波,利用高斯混合模型获得目标的后验强度,提出一种基于层次划分密度的聚类优化来实现目标状态的提取,从而来估计扩展目标的时变散射点数。超宽带雷达传感器的仿真实验结果表明,所提算法可以在检测不确定度、目标测量率不确定度、噪声和假警报存在的情况下,能够有效联合检测和跟踪目标,在保证计算效率的同时,提高了跟踪的精确度及稳定性。 展开更多

关键词 多伯努利滤波 高斯混合 扩展目标 超宽带传感器

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Pairwise马尔科夫模型下的势均衡多目标多伯努利滤波器 被引量：3

8

作者 张光华 韩崇昭 +1 位作者 连峰 曾令豪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2100-2108,共9页

由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型(Pairwise Markov model,PMM)被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理... 由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型(Pairwise Markov model,PMM)被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理更为复杂的目标跟踪场景.本文针对杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种在PMM框架下的势均衡多目标多伯努利(Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMe MBer)滤波器,并给出它在线性高斯PMM条件下的高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现.最后,采用一种满足HMM局部物理特性的线性高斯PMM,将本文所提算法与概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波器进行比较.实验结果表明本文所提算法的跟踪性能优于PHD滤波器. 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 Pairwise马尔科夫模型 多目标跟踪 随机有限集 多伯努利密度 高斯混合

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基于椭圆方向和半轴长度的多伯努利扩展目标跟踪

9

作者 孙可 胡青霜 +1 位作者 郑翔飞 吴孙勇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3367-3376,共10页

针对杂波环境下扩展目标外形难以估计、新生目标先验信息未知等问题,在扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器的基础上,开展基于椭圆方向和半轴长度(OAL)的参数化多扩展目标跟踪研究。借助乘性噪声构造考虑目标空间信息的显... 针对杂波环境下扩展目标外形难以估计、新生目标先验信息未知等问题,在扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器的基础上,开展基于椭圆方向和半轴长度(OAL)的参数化多扩展目标跟踪研究。借助乘性噪声构造考虑目标空间信息的显式量测方程,并推导OAL-CBMeMBer滤波器高斯混合实现的封闭形式解;基于显式的量测方程,利用已知的量测数据自适应构造考虑了质心位置和外形状态的新生目标先验信息,并提出自适应新生OAL-CBMeMBer滤波器。仿真实验结果表明:所提OAL-CBMeMBer滤波器提高了目标数目和状态的估计精度,能够有效地对多扩展目标进行跟踪。 展开更多

关键词 多扩展目标 势平衡多目标多伯努利滤波器 椭圆方向 椭圆半轴长度 自适应新生

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面向非线性MTT的多模型泊松多伯努利混合滤波算法

10

作者 陈嵩杰 李波 张露 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期629-635,共7页

在多目标跟踪(Multi-target Tracking,MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤... 在多目标跟踪(Multi-target Tracking,MTT)的非线性特性与低检测概率情况下,针对多伯努利滤波算法的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现难以精确估计目标的势与运动状态的实际问题,本文提出了一种适用于非线性系统的泊松多伯努利混合滤波(Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filter,PMBM)算法.首先,推导出多模型泊松多伯努利混合滤波的高斯混合(GM Multi-model PMBM,GM-MM-PMBM)实现过程.然后,分别对GM-MM-PMBM的伯努利高斯分量进行预测与更新,实现了基于非线性系统的MTT.为提升系统稳定性,基于平方根协方差矩阵推导出GM-MM-PMBM均方根容积卡尔曼滤波算法的实现过程.最后,仿真实验综合验证了本文算法的跟踪性能. 展开更多

关键词 多目标跟踪 多伯努利混合滤波 均方根容积卡尔曼滤波 高斯混合

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多普勒盲区下基于GM-CBMeMBer的多目标跟踪算法 被引量：8

11

作者 魏立兴 孙合敏 +2 位作者 吴卫华 罗沐阳 吴晓彪 《雷达科学与技术》 北大核心 2018年第5期559-566,共8页

在机载多普勒雷达多目标跟踪(MTT)过程中,多普勒盲区(DBZ)的存在易造成连续漏检,严重地影响目标跟踪性能。针对这一问题,提出了DBZ下基于高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)的多目标跟踪算法。首先将带最小可检测速度(MDV)的检... 在机载多普勒雷达多目标跟踪(MTT)过程中,多普勒盲区(DBZ)的存在易造成连续漏检,严重地影响目标跟踪性能。针对这一问题,提出了DBZ下基于高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)的多目标跟踪算法。首先将带最小可检测速度(MDV)的检测概率模型代入CBMeMBer更新公式中,然后推导了带MDV和多普勒信息的GM-CBMeMBer更新公式。仿真结果表明,相比未并入多普勒和MDV信息的GM-CBMeMBer,所提算法能有效改善DBZ条件下的多目标跟踪性能。 展开更多

关键词 多目标跟踪(MTT) 高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer) 多普勒盲区(DBZ) 最小可检测速度(MDV)

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基于MM-GGIW-PMBM滤波的扩展目标跟踪算法 被引量：6

12

作者 吴孙勇 周于松 +2 位作者 谢芸 蔡如华 樊向婷 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2356-2364,共9页

针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩... 针对多机动扩展目标跟踪问题,将交互式多模型的思想引入泊松多伯努利混合滤波(PMBM)算法中,提出了一种多模型的伽马高斯逆威夏特-泊松多伯努利混合滤波(MM-GGIW-PMBM)算法。该算法融合多种运动模型,通过模型的交互实现对机动扩展目标扩展状态和质心状态的混合估计预测;通过引入强跟踪滤波(STF)中的渐消因子修正预测之后GGIW分量中的协方差矩阵,防止发生跟踪模型失配的现象;在PMBM更新阶段扩展目标外形和质心估计完成的基础上,利用似然函数完成模型概率的更新。仿真实验结果表明:MM-GGIW-PMBM算法能够对多机动扩展目标的数量和状态进行有效的估计。 展开更多

关键词 泊松多伯努利混合滤波 伽马高斯逆威夏特 扩展目标跟踪 强跟踪滤波 交互式多模型

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多阵列水下多目标跟踪的分布式算法研究 被引量：2

13

作者 徐文 吴雨桑 张婷 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第10期1764-1774,共11页

针对水下单水听器阵列探测范围受限、目标定位和跟踪性能不足问题,论文提出一种基于匹配场定位量测模型的分布式多目标联合定位与跟踪方法。在各阵列节点选取匹配场模糊函数大于设定阈值的峰对应的坐标作为量测,结合势平衡多伯努利(Card... 针对水下单水听器阵列探测范围受限、目标定位和跟踪性能不足问题,论文提出一种基于匹配场定位量测模型的分布式多目标联合定位与跟踪方法。在各阵列节点选取匹配场模糊函数大于设定阈值的峰对应的坐标作为量测,结合势平衡多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Bernoulli,CBMB)滤波,滤除噪声干扰,解决常规匹配场定位方法低信噪比导致的跟踪精度下降的影响。在分布式网络架构下,利用广义协方差交集(Generalized Covariance Intersection,GCI)融合法则,序贯融合每个阵列节点与其邻近节点各自滤波后的多目标后验概率密度,以充分利用不同阵列节点的量测信息,提高水下多目标的跟踪精度。由于融合的是多目标后验概率密度而非量测集本身,改善了集中式融合处理的高通信负担问题。仿真实验结果证明,与单水听器阵列目标跟踪算法相比,经分布式融合后,多次蒙特卡洛实验下的平均最优子模式分配(Optimal Subpattern Assignment,OSPA)距离显著下降,多目标的状态和数目的跟踪精度有所提升。在系统通信负担和单节点计算负担大幅降低的情况下,可达到与集中式融合处理相当的跟踪精度。 展开更多

关键词 水下多目标跟踪 匹配场定位 势平衡多伯努利滤波 广义协方差交集

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基于SCKF的GM-δ-GLMB多目标跟踪算法 被引量：1

14

作者 胡颖 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期49-54,共6页

多目标跟踪场景中,目标状态和量测均为随机分布。以高斯混合δ广义标签多目标多伯努利分布(gaussian mixtureδ-generalized labeled multi-bernoulli filter,GM-δ-GLMB)为代表的多目标跟踪方法,将状态和量测使用多目标多伯努利分量表... 多目标跟踪场景中,目标状态和量测均为随机分布。以高斯混合δ广义标签多目标多伯努利分布(gaussian mixtureδ-generalized labeled multi-bernoulli filter,GM-δ-GLMB)为代表的多目标跟踪方法,将状态和量测使用多目标多伯努利分量表示,通过多伯努利分量递推,实现对目标的跟踪与估计。GM-δ-GLMB在非线性多目标跟踪场景下会出现跟踪性能下降的问题。针对这一问题,将均方根容积卡尔曼与GM-δ-GLMB相结合,提高了GM-δ-GLMB算法在非线性场景的跟踪精度。同时,为减少运算复杂度和杂波对估计结果的影响,采用统计门限和最大似然概率策略,获取候选量测,用于多目标分量的更新。仿真结果表明,所提出的方法在非线性跟踪场景下具有良好的估计精度。 展开更多

关键词 多目标跟踪 多目标多伯努利 高斯混合 均方根容积卡尔曼 统计门限

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δ-广义标记多伯努利滤波器的非线性应用扩展 被引量：3

15

作者 侯利明 连峰 王伟 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期109-116,共8页

针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取... 针对非线性模型下δ-广义标记多伯努利(δ-GLMB)滤波器的序贯蒙特卡洛(SMC)实现过程计算复杂度过高、难以实现快速准确滤波的问题,给出了δ-GLMB滤波器的积分卡尔曼高斯混合(QK-GM)实现过程。该算法基于Gauss-Hermite数值积分规则获取一组带权重的积分点,利用这些积分点求取多目标密度函数的均值和协方差矩阵。将该算法与已有的扩展卡尔曼高斯混合(EK-GM)实现、无味卡尔曼高斯混合(UK-GM)实现和SMC实现在不同的杂波强度和检测概率条件下就多目标跟踪精度和时间消耗等方面做了较为详细的对比,结果表明,与SMC实现方法相比,QK-GM-δ-GLMB算法能以完全可接受的时间开销为代价,将多目标跟踪精度提高10%以上。该算法为δ-GLMB滤波器在非线性场景中的应用提供了一种新的实现方法。 展开更多

关键词 δ-广义标记多伯努利 积分卡尔曼 高斯混合 多目标跟踪

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基于均方根容积卡尔曼的δ-GLMB多目标跟踪算法 被引量：3

16

作者 母晓慧 杨风暴 +2 位作者 刘哲 陶晓伟 张雅玲 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第4期164-170,共7页

在非线性高杂波密度场景下,高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现的δ-广义标签多伯努利滤波器(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter,δ-GLMB)难以准确地估计目标数目及运动状态。针对这一问题,提出基于均方根容积卡尔曼滤波(S... 在非线性高杂波密度场景下,高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现的δ-广义标签多伯努利滤波器(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter,δ-GLMB)难以准确地估计目标数目及运动状态。针对这一问题,提出基于均方根容积卡尔曼滤波(Square-rooted Cubature Kalman Filter,SCKF)的δ-GLMB高斯混合实现算法。基于三阶球面-径向容积准则选取一组等权的容积点集,对GM-δ-GLMB滤波器的伯努利分量传递过程中的高斯参量进行预测及更新,实现非线性模型系统下的目标跟踪。仿真结果表明,与现有的δ-GLMB滤波器的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)高斯混合实现及无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)高斯混合实现相比,该算法可提高非线性高杂波密度环境下的目标跟踪精度。 展开更多

关键词 非线性系统 均方根容积卡尔曼 δ-广义标签多伯努利 高斯混合 多目标跟踪

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MM-CBMeMBer滤波器跟踪多机动目标 被引量：4

17

作者 熊波 甘露 《雷达学报（中英文）》 2012年第3期238-245,共8页

多模型(Multiple Model,MM)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器能同时估计机动目标个数及状态,但其序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,SMC)实现运用粒子聚类算法提取目标状态,不仅引入额外计算量,且可能导致目... 多模型(Multiple Model,MM)概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)滤波器能同时估计机动目标个数及状态,但其序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,SMC)实现运用粒子聚类算法提取目标状态,不仅引入额外计算量,且可能导致目标丢失。针对这一问题,该文提出一种基于多模型的势平衡无偏多目标多伯努利(Multiple Model Cardinality Balanced Multiple target Multi-Bernoulli,MM-CBMeMBer)滤波器,在每次扫描杂波数低于20,检测概率大于0.9的环境中,该方法利用一组伯努利参数近似机动目标状态的后验概率,并通过对伯努利参数的简单运算估计出目标状态,有效地避免了常规聚类算法。仿真结果表明,该方法与多模型概率假设密度滤波器相比,表征估计误差的最优子模型分配距离明显降低。 展开更多

关键词 多机动目标跟踪 概率假设密度(Probability Hypothesis Density PHD) 势平衡无偏多目标多伯努利(Cardinality'Balanced MULTIPLE target Multi—Bernoulli CBMeMBer) 多模型(Multiple Model MM) 序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo SMC)

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基于PMBM滤波的机动非椭圆扩展目标跟踪算法 被引量：5

18

作者 李佳彤 杨金龙 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第6期1108-1119,共12页

扩展目标的形状大多是不规则的,且观测角度不同会发生变化,此外,在复杂场景下,还会存在扩展目标和点目标同时存在,且存在机动的问题,针对该问题,本文提出一种混合形状多模型泊松多伯努利混合滤波算法(IMM-VNNET-PMBM)。首先,通过子随机... 扩展目标的形状大多是不规则的,且观测角度不同会发生变化,此外,在复杂场景下,还会存在扩展目标和点目标同时存在,且存在机动的问题,针对该问题,本文提出一种混合形状多模型泊松多伯努利混合滤波算法(IMM-VNNET-PMBM)。首先,通过子随机矩阵表示的形状多子目标非椭圆伽马高斯逆威沙特(GGIW),代替泊松多伯努利混合滤波框架下表示扩展目标的单GGIW密度,以提升形状估计精度;其次,目标运动状态发生变化时,扩展目标的形状信息通常也会发生变化,采用固定的形状子目标估计扩展目标形状将不准确,算法中通过基于密度的DBSCAN算法进行量测聚类,以多假设数据关联计算形状子目标分量的存在概率,自适应调整子目标数量,实现对扩展目标的时变形状估计;最后,算法通过融入交互多模型,实现了对复杂环境下的点目标和多机动扩展目标同时跟踪;实验结果表明,提出算法能够有效对机动且形状变化的多扩展目标跟踪,具有较好的跟踪性能。 展开更多

关键词 泊松多伯努利混合滤波 伽马高斯逆威沙特分布 非椭圆扩展目标跟踪 交互式多模型

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基于GM-CPHD的海面目标跟踪算法 被引量：3

19

作者 张世仓 吴良斌 胡新梅 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第4期28-32,共5页

由于海面目标个数多、密集、进出雷达视野随机变化性强,而且杂波密度高,目标速度模糊等原因导致机载雷达跟踪性能下降。文中提出了基于随机集理论框架下的海面目标跟踪算法。首先,设计了基于LDL分解的高斯混合势概率假设密度(GM-CPHD)... 由于海面目标个数多、密集、进出雷达视野随机变化性强,而且杂波密度高,目标速度模糊等原因导致机载雷达跟踪性能下降。文中提出了基于随机集理论框架下的海面目标跟踪算法。首先,设计了基于LDL分解的高斯混合势概率假设密度(GM-CPHD)滤波算法用来降低算法的计算量;接着,提出了融入径向速度的目标跟踪算法来提高海面目标跟踪性能;最后,设计了仿真示例。仿真结果表明:该算法在提高跟踪性能的同时可以减少20%的计算量。 展开更多

关键词 高斯混合势概率假设密度滤波器 LDL分解 海面目标跟踪 速度模糊

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自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器 被引量：1

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作者 魏立兴 孙合敏 +2 位作者 吴卫华 罗沐阳 吴晓彪 《电光与控制》 北大核心 2018年第9期78-83,87,共7页

针对高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)滤波器局限于固定出生位置且不能提供航迹信息的缺陷,为有效利用机载多普勒雷达的多普勒信息,提出了自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器。在预测步骤,该滤波器通过引入航迹标... 针对高斯混合势平衡多目标多伯努利(GM-CBMeMBer)滤波器局限于固定出生位置且不能提供航迹信息的缺陷,为有效利用机载多普勒雷达的多普勒信息,提出了自适应单点航迹起始的带标签GM-CBMeMBer滤波器。在预测步骤,该滤波器通过引入航迹标签提供航迹信息,并选取可能对应新生目标的量测,根据转换的位置量测和多普勒量测分别得到新生目标初始状态的位置分量和速度分量;在更新步骤,依次使用转换的位置量测和多普勒量测序贯更新目标状态。仿真结果表明,所提算法航迹起始性能良好,并且能够有效提供航迹信息。 展开更多

关键词 多目标跟踪 随机有限集 航迹起始 航迹标签 高斯混合势平衡多目标多伯努利

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