航向角辅助的高斯混合PHD模糊滤波方法

摘要：

为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题,针对高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)的局限性,提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法.本文给出采用测量数据计算航向角的方法,将航向角与观测向量组成复合观测向量,在跟踪过程中提高了对目标位置的估计精度；利用测量数据生成新目标密度,提高了目标数的估计精度；同时,本文在非线性高斯条件下,将求容积卡尔曼滤波(CKF)引入计算目标状态的预测和更新分布,取得了很好的效果；最后利用模糊方法确定了各个目标的运动轨迹.实验结果表明,本文提出的算法不但能给出目标的运动轨迹而且在目标的位置、速度和目标数的估计精度上都有明显的提高.

关键词：多目标跟踪、概率假设密度滤波、求容积卡尔曼滤波、航向角

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防预研基金资助课题51326030204;国防科技重点实验室基金项目9140C8004011007资助课题;教育部博士点科学基金20104408120001;深圳大学自然科学基础研究项目2010147

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1319-1324