关键词：多目标跟踪;概率假设密度滤波器;状态提取;交互;协同;序贯蒙特卡罗方法
摘 要：考虑到存活目标与新生目标在动态演化特性上的差异性,提出了面向快速多目标跟踪的协同概率假设密度(collaborative probability hypothesis density, CoPHD)滤波框架。该框架利用存活目标的状态信息,将量测动态划分为存活目标量测集与新生目标量测集,在两个量测集分别运用PHD组处理更新基础上建立了处理模块的交互与协同机制,力图在保证跟踪精度的同时提高计算效率。该框架由于采用PHD组处理方式而具有状态自动提取功能。进一步给出了该框架的序贯蒙特卡罗算法实现(squential Monte Carlo CoPHD, SMC-CoPHD)。仿真结果表明,该算法在计算...
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