一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器

来源：电子与信息学报杂志2024年第11期北京时间：

作者：薛昱, 冯西安

单位：西北工业大学航海学院 西安 710072

摘要：现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪，但它不能在不同模型下保持并行的估计，导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此，该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器，并将其用于纯方位多目标跟踪。首先，推导了JMGM模型，其中每个单目标状态估计由一组并行的、带模型概率的高斯函数描述，该状态估计的概率由一个非负的权重来表征。一组权值、模型概率、均值和协方差被统称为JMGM分量。根据贝叶斯规则，推导了JMGM分量的更新方法。然后，利用JMGM模型近似多目标PHD。根据交互式多模型(IMM)规则，推导出JMGM分量的交互、预测和估计方法。将所提JMGM-PHD滤波器应用于纯方位跟踪(BOT)时，针对同时执行平移和旋转的观测站，基于复合函数求导规则推导出一种计算线性化观测矩阵的方法。所提JMGM-PHD滤波器保持了单模型PHD滤波器的形式，但能够自适应地跟踪不确定机动目标。仿真结果表明，JMGM-PHD滤波器克服了似然值滞后于目标机动的问题，在跟踪精度和计算成本方面均优于MM-GM-PHD滤波器。

关键词：不确定机动目标跟踪, 概率假设密度滤波器, 交互多模型, 平移和旋转, 纯方位跟踪

基金资助：国家自然科学基金(62071386)