基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法

来源：信号处理杂志 2025年第5期北京时间：

作者：钟展鸣, 宋强, 张月, 陈泽彬, 杨珺瑶

摘要：群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤，具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法，随机有限集（Random Finite Set，RFS）滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中，现有的RFS滤波方法普遍未考虑群特性对跟踪的影响，也未考虑群目标起始与航迹信息提取的问题。为此，本文结合了群建模、带标签势均衡多目标多伯努利（Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli，CBMeMBer）滤波器以及自适应新生目标强度技术，提出一种针对低慢小群目标的跟踪方法。具体而言，本文首先通过虚拟领导-跟随者模型和无向图邻接矩阵对群目标结构进行建模；随后提出了一种三层优先级标签分配策略，改进了传统的带标签CBMeMBer滤波器，解决了标签冲突导致的轨迹混叠问题，提高了跟踪精度和算法运行效率；同时，设计了基于群目标场景与两点起始法的自适应新生目标强度算法，实现了RFS框架下群目标的自适应新生目标初始化；最后，仿真实验和基于全息凝视雷达的实测数据实验表明，所提方法在目标状态估计和轨迹质量方面表现优异，跟踪性能优于包括传统的带标签CBMeMBer滤波器在内的对比算法，且能有效避免轨迹交叉和混叠现象，充分展示了其在低慢小群目标精细化跟踪中的潜力和实际应用价值。

关键词：‍‍低慢小目标, 随机有限集, 群目标跟踪, 带标签势均衡多目标多伯努利滤波器, 全息凝视雷达