粒子滤波与PHD多目标跟踪比较

资 源 简 介

粒子滤波与PHD多目标跟踪比较

详 情 说 明

在目标跟踪领域，粒子滤波（Particle Filter）和基于概率假设密度（PHD）的滤波器是两种主流的算法，尤其在多目标场景下各有优劣。本文从三目标的跟踪实验出发，对比两者的性能差异。

粒子滤波的核心思想：通过随机采样的粒子集合近似后验概率分布，适用于非线性非高斯系统。其优势在于实现简单，且对目标数量变化较鲁棒，但随着目标数增加，计算量会显著上升。在多目标场景中，通常需要联合状态空间建模或数据关联策略，可能导致跟踪精度下降。

PHD滤波的理论基础：PHD滤波器通过传播目标存在的概率密度而非单个目标状态，避免显式数据关联。其边际PHD（Marginal PHD）版本进一步简化计算，适合未知且时变的目标数量。实验表明，对于三目标交叉场景，Marginal PHD能有效抑制虚警，但在低信噪比时可能出现目标漏跟。

性能对比结论： 计算效率：粒子滤波在目标较少时实时性更好，但目标增多后重采样步骤会成为瓶颈；PHD滤波的计算复杂度相对稳定。 跟踪精度：PHD在目标密集交叉时关联错误率更低，而粒子滤波对突变运动（如急转弯）响应更快。 扩展性：PHD天然支持目标数量变化，而粒子滤波需依赖额外逻辑（如出生/消亡模型）。

实际应用中，若环境噪声大且目标交互频繁，Marginal PHD更具优势；若需高频更新或目标运动复杂，粒子滤波可能更合适。未来方向可探索两者混合架构以平衡实时性与鲁棒性。