一种并行计算粒子概率假设密度滤波多目标跟踪方法

摘要

本发明公开一种并行计算粒子概率假设密度滤波多目标跟踪方法。针对传统粒子概率假设密度滤波无法实现完全并行计算、实时性差的问题，采用多核处理器实现从重要性采样到状态估计阶段所有过程的并行计算，从而提高多目标跟踪的实时性。每个并行处理单元得到初始化粒子后独立进行重要性采样、权值计算归一化、重采样和局部估计，但保留和记录了重采样后的粒子在重采样前的局部权值，中央处理单元根据这些保留的局部权值计算各个并行单元参与状态估计的粒子权重比，根据此权重比加权融合局部估计值得到最终的多目标状态全局估计。本发明通过并行计算提高多目标跟踪的实时性，具有良好的应用前景。