文献类型：期刊文章

作　　者：龙云利[1,2] 盛卫东[1] 徐晖[1] 安玮[1]

机构地区：[1]国防科学技术大学电子科学与工程学院 [2]75122部队

出　　处：《通信学报》

年　　份：2011

卷　　号：32

期　　号：9

起止页码：123-128

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20114214445869)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：积分概率多假设跟踪(IPMHT)是一种基于期望极大化(EM)的准最优贝叶斯多目标迭代跟踪算法,研究了该算法在锥扫型光学传感器像平面多目标轨迹跟踪中的问题。为提高算法的跟踪性能和计算效率,利用逻辑概率数据关联滤波(PDAF)方法进行目标初始状态估计,并利用目标幅度信息和波门技术对IPMHT进行优化。针对锥扫型传感器非线性观测下的多目标跟踪,将扩展无味卡尔曼滤波(AUKF)与优化的IPMHT算法相结合,实现像平面多目标轨迹的起始、维持和终结。蒙特卡洛仿真实验表明,该算法成功地解决了锥扫型传感器的像平面多目标轨迹跟踪问题,在提高目标跟踪性能的同时改善了计算效率。

关 键 词：多目标跟踪 积分概率多假设跟踪  期望极大化  扩展无味卡尔曼滤波  

分 类 号：TP391]