[發明專利]一種基于BP-PMBM濾波算法的多目標跟蹤方法在審
| 申請號： | 202010185729.6 | 申請日： | 2020-03-17 |
| 公開（公告）號： | CN113409363A | 公開（公告）日： | 2021-09-17 |
| 發明（設計）人： | 宋驪平;柴嘉波;王菲菲;何玉祺;李秦雷;邢天鵬;劉浩南 | 申請（專利權）人： | 西安電子科技大學 |
| 主分類號： | G06T7/277 | 分類號： | G06T7/277 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 李園園 |
| 地址： | 710000 陜*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 bp pmbm 濾波 算法 多目標 跟蹤 方法 | ||
1.一種基于BP-PMBM濾波算法的多目標跟蹤方法，其特征在于，包括：
(1)初始化算法；
(2)對目標狀態進行預測；
(21)對所述目標狀態中的Poisson分量進行預測，得到所述Poisson分量的預測強度并用箱粒子集表示；
(22)對所述目標狀態中的MBM分量進行預測，得到所述MBM分量的預測參數集；
(3)更新所述目標狀態；
(31)更新所述Poisson分量，根據所述Poisson分量的預測強度得到所述Poisson分量的后驗強度；
(32)更新所述MBM分量，根據所述MBM分量的預測參數集和量測信息得到更新后的MBM分量參數集；
(4)對所述Poisson分量和所述MBM分量進行修剪；
(5)對所述Poisson分量和所述MBM分量進行箱粒子重采樣；
(6)對所述目標狀態進行估計，得到全局目標狀態估計值。
2.根據權利要求1所述的多目標跟蹤方法，其特征在于，步驟(21)包括：
(21-1)設k-1時刻Poisson分量的強度由箱粒子集表示為其中，表示第i個箱粒子在k-1時刻的狀態，表示第i個箱粒子在k-1時刻的重要性權值，表示在k-1時刻所有箱粒子的數量；
(21-2)相應地，k時刻所述Poisson分量的預測強度箱粒子集為其中，表示預測箱粒子的數量。
3.根據權利要求2所述的多目標跟蹤方法，其特征在于，所述Poisson分量的預測強度箱粒子集包括存活目標的預測箱粒子集和新生目標箱粒子集，其中，
所述存活目標的預測箱粒子表示為其中，表示第i個存活目標的預測箱粒子的狀態，表示第i個存活目標的預測箱粒子的重要性權值，且
式中，ps表示目標的存活概率，[ω]表示過程噪聲區間，[fk|k-1]表示狀態轉移函數的包含函數；
所述新生目標箱粒子集表示為其中，Bk表示新生箱粒子的數量，表示第i個新生目標箱粒子的狀態，表示第i個新生目標箱粒子的重要性權值。
4.根據權利要求3所述的多目標跟蹤方法，其特征在于，所述Poisson分量的預測強度箱粒子集表示為：
5.根據權利要求4所述的多目標跟蹤方法，其特征在于，步驟(22)包括：
(22-1)設k-1時刻MBM分量由參數集表示為其中，h表示Bernoulli分量的索引，Hk-1表示所有Bernoulli分量的數量，表示Bernoulli分量的標簽，和分別表示Bernoulli分量的存在概率和權值，表示Bernoulli分量的概率密度；
(22-2)相應地，k時刻MBM分量預測參數集為其中，Hk|k-1＝Hk-1，表示預測概率密度，表示預測箱粒子的數量。
6.根據權利要求5所述的多目標跟蹤方法，其特征在于，所述預測概率密度由一組加權箱粒子集表示為其中，
7.根據權利要求6所述的多目標跟蹤方法，其特征在于，步驟(31)中，所述Poisson分量的后驗強度為其中，
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