多模型高斯混合PHD滤波器在机动目标跟踪中的应用

"本文介绍了一种用于机动目标跟踪的多模型高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器的实现方法，该方法结合了PHD滤波器和多模型技术，提高了对目标机动状态的跟踪精度，并且在计算效率上优于传统的单模型和多模型PHD滤波器。" 机动目标跟踪是现代雷达、航空和军事应用中的关键问题，特别是在复杂环境中，如城市作战或空中交通监控。传统的目标跟踪方法可能在目标突然改变运动状态（机动）时出现跟踪失效或精度下降的情况。概率假设密度(PHD)滤波是一种用于目标跟踪的数学工具，特别适用于目标数量未知的情况，它能够估计目标的状态并预测其未来位置。 高斯混合概率假设密度滤波器(GM-PHD滤波器)是PHD滤波的一种形式，它利用一组高斯分布来近似目标状态的概率分布。每个高斯分量代表一个潜在目标的可能性，通过预测和更新这些分量，滤波器可以跟踪目标的动态行为。然而，对于机动目标，单模型GM-PHD滤波器可能无法有效地适应目标状态的变化。 文中提出的多模型GM-PHD滤波器通过引入多模型方法来解决这个问题。这种方法允许滤波器预测和更新每个高斯分量时考虑多种可能的运动模型，从而更准确地描述目标的机动行为。具体来说，滤波器利用融合估计后的结果来描述机动目标的PHD分布，增强了跟踪的鲁棒性。 相较于传统的单模型GM-PHD滤波器，该多模型方法显著提高了对目标机动状态的跟踪精度。此外，与已有的多模型PHD滤波器相比，该算法在计算效率上具有优势，能节省超过30%的计算时间，这对于实时系统尤其重要，因为它们通常受到计算资源的限制。 关键词涉及的领域包括机动目标跟踪、高斯混合模型、概率假设密度、多模型方法和估计技术。中图分类号和文献标志码表明这篇文章属于电子信息技术与控制理论的范畴，具有较高的学术价值和实际应用潜力。 这篇论文提出的多模型GM-PHD滤波器为机动目标跟踪提供了一种更高效、更精确的解决方案，对于未来相关领域的研究和实际应用具有重要参考价值。