赵 斌， 胡建旺， 吉 兵

(军械工程学院 信息工程系，河北 石家庄 050003)

改进匹配方法的BFG-GMPHD滤波算法

赵 斌， 胡建旺， 吉 兵

(军械工程学院 信息工程系，河北 石家庄 050003)

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题，提出了一种改进的最佳拟合高斯(BFG)与GMPHD结合的BFG-GMPHD算法。算法对BFG近似方式做出改进，通过匹配状态转移的均值和协方差矩阵来近似多个目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵，实现了滤波器与不同动态模型的匹配；在对BFG分布进行递推时，引入了模型概率更新过程，解决了BFG仅依赖于先验信息的问题。仿真实验表明：改进后的算法能滤除传感器数据中的杂波干扰，有效匹配目标运动模型的变化，更加准确地估计出目标的数目和状态，提高了跟踪的性能。

高斯混合概率假设密度； 机动目标； 改进最佳拟合高斯； 模型概率更新

0 引 言

随着传感器技术的发展，现代传感器能收集监视视场内的大量信息，如何有效地提取传感器数据中关于所关注目标的状态信息是多目标跟踪的主要研究内容。针对传感器量测数据多而杂的特点，建立了能避开复杂数据关联的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypo-thesis density,GMPHD)滤波器。但当跟踪运动模型变化的机动目标时[1]，建立在单模型基础上的普通GMPHD滤波器[2,3]并不能有效识别出目标的机动情况，会出现滤波器模型与目标实际运动状态不匹配的问题，甚至导致滤波器发散。因此，需要滤波器能依据目标的机动情况调整自身参数，使之适应目标的实际运动状态。……