适用于点群共存场景的TPMBM跟踪算法

TN953; 针对传统群目标跟踪算法在点群共存场景下跟踪精度低的问题,提出了可以同时对点目标和群目标进行跟踪的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法.该算法对目标的状态空间进行扩展,在标准点目标和群目标模型的基础上引入关于目标类别的概率信息,通过TPMBM滤波器的预测和更新过程实现对目标类别的判断和对目标运动状态的估计.仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法在点目标和群目标共存时漏检误差明显降低,具有更优的跟踪性能....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in系统工程与电子技术 Vol. 46; no. 7; pp. 2201 - 2210
Main Authors 张双武, 李翠芸, 赵竞哲, 衡博文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安 710071%中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州 450047 2024
Subjects
轨迹泊松多伯努利混合滤波
点群共存
target tracking
trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture(TPMBM)filtering
目标跟踪
point-group coexistence
Online AccessGet full text
ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2024.07.04

Cover

More Information
Summary:TN953; 针对传统群目标跟踪算法在点群共存场景下跟踪精度低的问题,提出了可以同时对点目标和群目标进行跟踪的轨迹泊松多伯努利混合(trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture,TPMBM)滤波算法.该算法对目标的状态空间进行扩展,在标准点目标和群目标模型的基础上引入关于目标类别的概率信息,通过TPMBM滤波器的预测和更新过程实现对目标类别的判断和对目标运动状态的估计.仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法在点目标和群目标共存时漏检误差明显降低,具有更优的跟踪性能.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2024.07.04