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通过泊松点过程实现多目标的强度,得到概率假设密度滤波器的一般形式——强度滤波器.提出一种未知杂波环境下的基于粒子强度滤波的多目标跟踪算法,该算法通过测量空间可得到杂波模型估计、目标个数估计和多目标的状态,并且与概率假设密度滤波器一样不需要先验知识.仿真实验比较了该算法与基于粒子滤波的概率假设密度滤波算法的跟踪性能,验证了该算法的跟踪性能和精度,避免了因杂波强度的先验知识选择不当而造成概率假设密度滤波器性能下降的问题.