基于高斯粒子CPHD滤波的多目标前置跟踪检测算法

简介：
本研究提出了一种基于高斯粒子条件概率分布（CPHD）滤波器的高效多目标前置跟踪与检测算法，适用于复杂动态环境下的精确目标识别和追踪。 为了解决在未知目标数量条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大的问题,本段落提出了一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪方法。该方法利用高斯函数来近似表示目标状态的后验概率分布，并采用粒子滤波技术迭代更新CPHD中各高斯项的均值与协方差，从而避免了重采样过程中的粒子退化和采样枯竭问题；同时结合检测前跟踪算法的具体情况，推导出了用于更新粒子权重的表达式。通过仿真实验验证发现,相较于现有的方法,本段落提出的算法不仅能够降低计算复杂度,还能更有效地传递目标势分布信息,进而提高多弱小目标数量及状态估计的准确性和稳定性。