针对交叉目标场景的带标签GM-PHD改进算法

来源：计算机工程杂志2018年第6期北京时间：

作者：陈金广,赵甜甜,王明明,王伟

单位：西安工程大学 计算机科学学院,西安 710048

摘要：在多目标跟踪系统中,当目标航迹较为接近或交叉时,使用带标签高斯混合概率假设密度(GM-PHD)算法会出现目标漏检的现象。为此,提出一种改进算法来解决存在交叉目标情况下的多目标跟踪问题。在更新结束后对估计得到的高斯项标签进行管理,若估计目标数目减少,则 需要判断目标航迹是否较为接近或者交叉。若目标接近或交叉,则对高斯项进行标签管理和权值重置,并重新估计目标状态和航迹,否则将目标减少视为正常的目标消亡现象,直接进行航迹管理。实验结果表明,与无标签算法及常规带标签算法相比,该算法可以更好地解决由 目标交叉导致的漏检问题,并具有更高的稳定性。

关键词：交叉目标,目标跟踪,概率假设密度滤波,信息融合,状态估计

基金资助：国家自然科学基金(61601358);陕西省自然科学基础研究计划项目(2016JM6030);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2016074);陕西省教育厅科研计划项目(15JK1291);西安工程大学研究生创新基金(CX201631)。