一种基于贝叶斯估计的混合无味粒子滤波联合跟踪与分类算法

摘要

联合跟踪与分类技术(JTC)是一种能够交互式联合解决目标跟踪与分类问题的新兴技术。文章针对纯运动学信息JTC问题,基于贝叶斯估计提出一种混合无味粒子滤波联合跟踪与分类算法(MIUPF-JTC)。该算法在传统混合粒子滤波联合跟踪与分类算法(MPF-JTC)的基础上首次引入UT变换，并利用多个次级无味卡尔曼滤波器给出更高质量的粒子预测分布，从而提高整个算法的性能。理论分析和仿真结果都表明，与传统MPF-JTC相比，MUPF-JTC算法无论在跟踪精度还是在分类准确率上都有明显的提高。