高斯粒子CPHD滤波在多目标检测前跟踪中的应用

"基于高斯粒子CPHD滤波的多目标检测前跟踪算法" 本文主要探讨的是在未知目标数量的情况下，如何提升多弱小目标的检测前跟踪（TBD）算法的鲁棒性和效率。传统的TBD算法在面对复杂的环境和多目标时，存在鲁棒性不足和计算量大的问题。针对这些问题，作者提出了一种利用高斯粒子势概率假设密度（CPHD）滤波的新型多目标检测前跟踪算法。 CPHD滤波是一种用于多目标跟踪的概率方法，它能够估计目标数量和每个目标的状态。在这种滤波器中，目标的状态被表示为一系列的高斯项，每项代表目标的一个可能状态。通过高斯函数来近似目标状态的后验概率密度，可以简化计算过程，提高计算效率。在本文提出的算法中，采用粒子滤波技术迭代更新每个高斯项的均值和协方差，这一方法的优势在于无需进行粒子重采样，有效地避免了粒子退化和采样枯竭的问题，从而保持了粒子滤波器的稳定性。 在实际应用中，考虑到检测前跟踪算法的特性，作者给出了粒子权重的更新表达式，这使得算法能够更好地适应动态变化的目标环境。仿真结果显示，该算法不仅降低了算法的复杂度，还能更可靠地传递目标势分布信息，进而提升了对多弱小目标数目和状态估计的准确性和稳定性。这一点对于在红外图像等复杂场景中的目标检测和跟踪尤其重要，因为红外图像常常受到噪声和目标弱小特征的影响。 关键词：检测前跟踪，势概率假设密度，高斯粒子滤波，红外图像 该研究工作属于军事通信和导航领域，对于空军工程大学信息与导航学院以及从事相关研究的95806部队具有重要的实践意义。文章发表在《控制与决策》2017年11月的第32卷第11期上，是中国科技核心期刊《控制与决策》的一篇学术论文，具有较高的科研价值。通过这种新型算法，可以为多目标跟踪和检测提供更高效、更准确的技术支持，特别是在军事和航空航天领域。