基于联合似然函数的多扩展目标广义标签多伯努利滤波器

来源：电子与信息学报杂志2023年第4期北京时间：

作者：刘艺多, 姬红兵, 张永权

单位：西安电子科技大学 西安 710077

摘要：高分辨率雷达监视系统可观测到区域内不同形状的多个扩展目标，可靠的形状估计有利于提高扩展目标跟踪性能，并可作为战场态势评估的重要依据。该文针对不同形状多扩展目标跟踪问题，提出一种基于联合似然函数的广义标签多伯努利(JL-GLMB)滤波器，可实现目标数目、航迹以及形状的精确估计。首先，将目标形状建模为星凸集，并利用非线性量测变换滤波器更新GLMB分布中的高斯分量，有效提高扩展目标状态估计精度。然后，通过对数加权融合策略，构造联合似然函数，综合衡量扩展目标和量测单元之间的相似程度。最后，基于吉布斯采样，提出快速计算扩展目标状态后验概率密度的方法，有效提高数据关联的准确率和计算效率。仿真实验结果表明，所提滤波器能够有效估计不同形状的多扩展目标状态，且在杂波环境下具有稳定的势估计。

关键词：多扩展目标跟踪, 随机有限集, 星凸集模型, 非线性估计

基金资助：国家自然科学基金(61871301)，中国博士后科学基金(2020T130494, 2018M633470)，中央高校基本科研业务费专项资金(XJS210211)