基于随机集的RBPF多目标关联跟踪算法

针对大量杂波环境下数量变化的纯角度多目标航迹关联跟踪问题,提出一种新的基于Rao-Blackwellized粒子采样(RBPF)航迹关联的高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.算法首先利用GMPHD在每时刻对多个目标组成的随机集合进行估计;然后利用基于随机有限集的RBPF对GMPHD所得到的目标集合进行检测和关联,有效解决GMPHD算法中无法进行多目标航迹识别的弊端;最后通过对所有粒子的融合完成航迹区分和估计.实验结果表明,提出方法比起目前经典的随机集Label-PHD关联跟踪算法,可以更有效的对数量未知的多目标航迹进行区分和关联估计,同时算法的跟踪性能及稳定性要好于Label-PHD算法.