高斯扩展卡尔曼混合概率假设密度滤波器（GM-EKF-PHD），有效的多目标跟踪算法

资 源 简 介

高斯扩展卡尔曼混合概率假设密度滤波器（GM-EKF-PHD），有效的多目标跟踪算法

详 情 说 明

高斯扩展卡尔曼混合概率假设密度滤波器（GM-EKF-PHD）是一种前沿的多目标跟踪算法，它融合了三种核心理论：高斯混合模型、扩展卡尔曼滤波和概率假设密度。这一算法在复杂场景下展现出卓越的跟踪性能，尤其适用于非线性测量环境。

算法核心包含三个关键环节：首先通过高斯混合模型表示目标位置的概率分布，用多个高斯分量描述目标可能存在的区域；然后采用扩展卡尔曼滤波处理非线性运动模型，通过局部线性化解决传统卡尔曼滤波的局限；最后基于概率假设密度框架实现对目标数量的动态估计，无需数据关联步骤即可处理目标出现、消失及交叉的情况。

经实际验证，该算法能有效应对传感器测量噪声、目标运动突变等挑战，其优势主要表现在三方面：计算效率上通过高斯分量剪枝和合并保持合理复杂度，跟踪精度上利用EKF提升非线性状态估计能力，适应性上通过PHD框架自动处理目标数量变化。这些特性使其成为无人驾驶、军事侦察等实时多目标跟踪场景的理想选择。