一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法

摘要：

针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD.首先基于多传感器融合一致性度量,提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法;然后对多传感器迭代融合顺序进行优化,最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法.为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题,提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD.仿真结果表明,与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比,所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果.

关键词：多传感器多目标跟踪、随机有限集、自适应融合、高斯混合概率假设密度滤波器、量测迭代更新

所属期刊栏目：44

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：基础加强计划;近地面探测技术重点实验室基金;浙江省属高校基本科研业务费专项;浙江省自然科学基金重点项目;大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：4168-4177