王美健， 吴小俊

(江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122)



具有模型概率修正的新颖IMMPDA算法*

王美健， 吴小俊

(江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122)

为了有效提高杂波环境中机动目标跟踪的精度，将标量交互式多模型(SIMM)算法与概率数据关联(PDA)算法结合成SIMMPDA算法。其中，PDA算法能够有效处理杂波环境下的数据关联与测量不确定性。SIMM算法处理运动模型间的切换，且在线性最小方差意义下获得目标的最优状态估计。而考虑因杂波的干扰导致各时刻的匹配模型占优程度不明显的问题，故再对各时刻SIMMPDA算法所得的后验模型概率进行修改，得到一个基于模型概率修改的SIMMPDA算法，即为M-SIMMPDA算法。仿真结果表明，所提算法的跟踪精度得到一定程度的提高。

机动目标跟踪； 标量交互式多模型； 概率数据关联

0　引　言

在实际的跟踪系统中，往往存在许多杂波干扰，造成测量源的不定性，使跟踪问题变得复杂。针对杂波环境下的目标跟踪问题，一系列有效算法相继被提出，主要包括最近领域标准滤波器[1]、最强邻域法[2]、概率最近邻域法[3]、概率数据关联(PDA)[4]算法、综合概率数据关联 (IPDA) 算法[5,6]及联合概率数据关联(JPDA)算法[7～9]等。而其中的PDA,IPDA与JPDA都是先对当前时刻不同的确认量测来自目标的概率进行计算，再利用这些概率进行加权以获得目标的状态估计。其中PDA算法是在杂波环境中进行单目标跟踪较好的数据关联算法，但是它不能较好地用于跟踪机动目标。而交互式多模型(IMM)[10]算法在机动目标跟踪领域有着良好的性能，将IMM算法与PDA算法结合的IMMPDA算法[11，12]已成为杂波环境中跟踪单机动目标的主要算法。……