基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法

来源：系统工程与电子技术杂志2022年第1期北京时间：

作者：龚阳, 崔琛

单位：国防科技大学电子对抗学院, 安徽 合肥 230037

摘要：针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题, 本文提出了一种改进算法。首先, 提出一种权值重分配方案, 对目标的高斯分量权值进行重分配, 以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的跟踪精度; 然后, 利用目标航迹的连续性, 对于当前时刻丢失的目标, 利用上一时刻的目标预测值进行修正以减少漏警情形; 最后, 充分利用多帧已估目标状态对估计目标进行分类, 检测估计中存在的虚警并对其进行删除。仿真结果表明, 与现有算法相比, 本文改进算法具有更优的跟踪性能。

关键词：概率假设密度,空间邻近目标,权值重分配,漏警修正,虚警检测