一种粒子势概率假设密度滤波纯方位多目标跟踪算法

摘要

针对基于势概率假设密度算法(CPHD)的纯方位多目标跟踪,提出一种新型的多传感器粒子CPHD滤波算法.该算法通过分析混合线性/非线性状态模型的结构信息,结合粒子滤波(PF)与卡尔曼滤波(KF)对各个目标的状态进行预测与估计,运用Mean-Shift方法提取概率假设密度的峰值作为目标状态估计值,并对算法复杂度进行了分析.仿真结果表明,算法可改善目标跟踪效果.