1 南京航空航天大学, 自动化学院，南京211106
2 江苏省物联网与控制技术重点实验室，南京211106
针对未知杂波强度下的多目标跟踪问题, 提出了加速期望最大化概率假设密度(AEM-PHD)平滑滤波算法。首先, 对杂波的强度进行建模; 接着, 根据杂波的量测估计出杂波的个数; 然后, 利用高斯有限混合模型对杂波密度函数进行建模, 在EM算法的基础上提出了AEM算法, 将AEM算法用于高斯有限混合模型参数的估计, 获得了杂波的密度函数; 最后, 将估计的杂波信息应用于多目标跟踪, 对目标状态进行了平滑。仿真结果表明, 在杂波强度未知的环境下, 所提算法能准确估计出杂波的参数, 具有跟踪精度高、目标数目估计准确的优点。
多目标跟踪 未知杂波强度 高斯有限混合模型 加速期望最大化 概率假设密度 平滑 multi- target tracking unknown clutter intensity Guessian finite mixture model accelerated expectation maximization probability hypothesis density smoothing
