邬赟 陈天顺 谭文群 李金玲 华学阳

摘要：本文针对单目标多径跟踪问题提出了一种基于粒子滤波的多径伯努利跟踪算法。该算法首先利用多徑伯努利滤波算法解决了超视距雷达系统中的多径传播问题，然后结合粒子滤波实现方式解决了系统模型非线性问题。仿真实验表明该算法比传统的高斯混合多径伯努利滤波具有更高的跟踪精度。

关键词：粒子滤波;伯努利滤波;目标跟踪

1引言

目标跟踪即为利用传感器获得的参数对目标位置信息进行估计的过程，根据目标个数的不同目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪两种。传统的单目标跟踪过程即利用基于目标运动和测量方程的滤波算法对目标状态进行估计，从而实现目标跟踪。传统的多目标跟踪算法首先对目标和传感器获得的测量值进行数据关联，然后分别利用单目标跟踪算法对每个目标进行跟踪。传统的多目标跟踪过程即为先关联后滤波过程，此类算法需要目标跟踪的数目个数已知且不变的条件。而实际跟踪过程中往往存在目标个数未知和时变的情况，因此传统的多目标跟踪算法存在明显的局限性。近些年来，针对目标跟踪算法的研究主要集中在随机有限集算法，随机有限集算法是数学的一个分支，其早期出现于经济学等领域，并最终成功应用于目标跟踪系统中，此类算法成功避免了目标跟踪过程出现复杂的数据关联等问题。Mahler和 Vo先后提出了一系列基于随机有限集的目标跟踪算法，例如：伯努利滤波[1]、概率假设密度滤波[2]、标签伯努利滤波[3][4]等。……