自适应GM-PHD滤波器在多目标追踪的应用

摘要

针对PHD滤波器中先验概率初始化时,新生目标出现的位置不确定,且目标强度计算区域必须为整个监测区域,造成算法低效率等问题,将原始算法通过PHD滤波的扩展项在预测步骤与更新步骤对新生目标与存活目标进行区分,再通过每一次扫描得到的量测自适应更新得到目标新生强度,依据量测的驱动来避免对先验概率初始化假设的问题.利用OSPA函数作为算法性能监测标准,利用仿真数据和实测数据对改进的算法进行了验证.结果显示,利用量测来驱动新生目标强度函数,对新生目标与存活目标先进性判断,目标数目估计正确率达到97％,OSPA距离较GM-PHD算法下降50％.