多模型伯努利粒子滤波器：机动目标预跟踪策略

本文主要探讨了在信号与噪声比较低的情况下，利用非门限原始数据进行目标跟踪的难题，特别是在目标机动导致的模型不确定性增加的挑战。针对这些问题，作者提出了一种基于多模型的伯努利粒子滤波器方法，该方法是在伯努利滤波框架内发展起来的，并采用序贯蒙特卡洛（particle）技术实现。 在多模型策略中，研究者考虑了多个可能的目标运动模型，每个模型代表目标可能的不同行为模式，如直线运动、圆周运动或者更复杂的轨迹。这种方法的关键在于集成模型概率参数，即在滤波过程中不仅依赖于单个模型，而是根据目标实际行为动态调整各个模型的权重。伯努利粒子滤波器的优势在于它能够有效地处理高维状态空间，并通过采样策略保持对系统状态的近似估计。 目标检测是通过估计目标存在的概率来完成的，即判断目标是否在当前观测数据中出现。在检测阶段，如果某个模型下的存在概率达到预设阈值，则认为目标被有效探测到。同时，模型依赖的滤波结果被综合起来，提供了更准确的目标状态估计，即使在存在不确定性时也能提高跟踪性能。 作者在国防科技大学的自动目标识别实验室进行了详细的仿真研究，结果显示，这种多模型伯努利粒子滤波器方法在处理低信噪比环境和目标机动情况下的跟踪任务时，表现出显著的优势，能有效提高跟踪精度和鲁棒性。这项工作为复杂环境下目标的早期跟踪提供了一种有效的解决方案，对于军事、航空航天等领域具有重要的应用价值。