基于高斯混合伯努利滤波的超宽带传感器扩展目标跟踪

摘要

针对超宽带传感器扩展目标跟踪问题,提出了一种高斯混合伯努利滤波算法。算法基于梯度算子实现线性高斯目标和测量模型下的递归滤波,利用高斯混合模型获得目标的后验强度,提出一种基于层次划分密度的聚类优化来实现目标状态的提取,从而来估计扩展目标的时变散射点数。超宽带雷达传感器的仿真实验结果表明,所提算法可以在检测不确定度、目标测量率不确定度、噪声和假警报存在的情况下,能够有效联合检测和跟踪目标,在保证计算效率的同时,提高了跟踪的精确度及稳定性。