基于广义标签多伯努利滤波的可分辨群目标跟踪算法

摘要：

针对杂波条件下可分辨群目标的状态估计、目标个数与子群个数估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Label random finite set, L-RFS) 框架下的可分辨群目标跟踪算法,该算法主要包括两个方面:可分辨多群目标动态建模和多群目标的跟踪估计.本文工作主要包括:1) 结合图论中的邻接矩阵对可分辨群目标运动进行动态建模.2) 利用基于L-RFS 的广义标签多伯努利滤波(Generalizes label multi-Bernoulli, GLMB) 算法对目标的状态和个数进行估计,并且通过估计邻接矩阵得到群的结构和个数估计.3)通过个数不同、结构不同的三个子群目标在二维平面分别做线性和非线性运动进行算法验证.仿真分析表明本文算法能够准确估计出群目标中各目标的状态、个数以及子群的个数,并且能获得目标的航迹估计.

关键词：可分辨群目标跟踪、广义标签多伯努利滤波、邻接矩阵、随机有限集、图论

所属期刊栏目：43

分类号：O17;TH7

资助基金：国家自然科学基金61333011,61271144,61273170,61402140;浙江省自然科学基金LY15F030020;杭州电子科技大学控制科学与工程重点学科资助Supported by National Natural Science Foundation of China61333011,61271144,61273170,61402140;Natural Science Foundation of Zhejiang ProvinceLY15F030020;Most Important Subjects of Control Science and Engineering of Hangzhou Dianzi University

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2178-2189