一种改进的直方图概率多假设多目标跟踪方法

摘要：

直方图概率多假设跟踪(H-PMHT)方法及其变形泊松分布直方图概率多假设跟踪(P-HPMHT)方法的一个主要缺点是其量测模型仅考虑了背景杂波而没有考虑传感器噪声,从而导致在低信噪比条件下检测概率较低.针对这一问题,提出了一种带传感器噪声模型的H-PMHT方法,通过将传感器噪声引入量测模型,从而明显提高了对低信噪比目标的跟踪检测能力.该方法的计算量与目标数保持线性关系,仍然适用于目标数目较多的情况.仿真实验表明:该方法在误跟踪比率为1‰,信噪比为6 dB时,检测比率可提升近20％,信噪比为3 dB时,可提升近10％.

关键词：直方图概率多假设跟踪;低信噪比;多目标;检测前跟踪;泊松分布;期望极大化方法

所属期刊栏目：42

分类号：V556;TN957(地面设备、试验场、发射场、航天基地)

资助基金：国家级项目

在线出版日期：2021-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：108-121