使用高斯混合滤波器的机动目标跟踪  

Maneuvering Target Tracking Using Gaussian Mixture Filter

作　　者：权宏伟[1] 李俊华[1] 彭冬亮[2] 

机构地区：[1]西京学院机控制工程学院,西安710123 [2]杭州电子科技大学信息与控制研究所,杭州310018

出　　处：《电光与控制》2014年第11期24-27,40,共5页Electronics Optics & Control

基　　金：国家重点基础研究发展计划(2012CB821200);国家自然科学基金(61174024);陕西省教育厅科研计划(14JK2159);西京学院高层次人才专项基金(XJ14B01)

摘　　要：实际目标跟踪过程中,被跟踪目标的状态与类型都是不确定的。使用运动学传感器与属性传感器分别获取的目标状态量测信息与特征量测信息,给出了目标状态与类型不确定性的联合状态类型概率密度函数表示,并推导了线性高斯假设下的系统模型为高斯混合模型。根据这一性质,引入高斯混合滤波器,实现了机动目标的有效跟踪。在仿真分析中,通过对比3种算法的跟踪结果,进一步验证了使用高斯混合滤波器在机动目标跟踪过程中的有效性。In actual target tracking process,the state and the type of target being tracked are uncertain.By using the state information and the feature information obtained respectively by kinematic sensor and attribute sensor,we obtained a joint state/type probabilistic density function for describing the uncertainty of target state and target type,and proved that the system model under the linear Gaussian assumptions is a Gaussian mixture model.Based on this property,a Gaussian mixture filter was introduced to implement maneuvering target tracking effectively.In simulation and analysis,the effectiveness of the tracking algorithm using Gaussian mixture filter was validated by comparing it with two other classic tracking algorithms.

关 键 词：目标跟踪 高斯混合模型 概率密度 滤波器 

分 类 号：TP271[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]