区间量测下自适应交互多模型箱粒子滤波机动目标跟踪

来源：电讯技术杂志2024年第4期北京时间：

作者：张俊根

单位：(北方民族大学 电气信息工程学院，银川 750021)

摘要：针对现有交互多模型箱粒子滤波(Interacting Multiple Model Box Particle Filter,IMMBPF)算法在区间量测目标跟踪过程中模型切换和跟踪精度方面的不足，结合自适应交互多模型算法，提出了一种自适应交互多模型箱粒子滤波(Adaptive IMMBPF,AIMMBPF)算法。该算法利用模型似然后验信息构建修正因子，并结合阈值对马尔可夫转移概率矩阵进行自适应修正，使得匹配模型的概率快速增大，并且可以减小非匹配模型的影响，即使在目标运动模型先验信息不足或者不准确情况下，也能对模型转移概率进行自适应更新。对于量测常受到未知分布和偏差的区间误差所影响而呈现区间形式的问题，将箱粒子代替普通粒子，拟合后验概率密度从而进行滤波。仿真结果表明，相比于原有算法，该算法在区间量测机动目标跟踪的应用中，拥有更优的模型匹配度和目标跟踪精度。

关键词：机动目标跟踪；箱粒子滤波；自适应交互多模型；区间量测；转移概率矩阵；

基金资助：宁夏自然科学基金资助项目（2021AAC03226）