摘要：杂波环境下,现有多目标跟踪滤波器会出现性能衰减。对此,提出了基于幅度信息（amplitude information,AI）的广义标签多伯努利（generalized labeled multi-Bernoulli,GLMB）滤波算法（AI-GLMB）。通常杂波幅度低于目标回波幅度,通过引入幅度信息对目标状态进行扩展,建立幅度似然函数,推导新的更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现方法。仿真结果表明,AI-GLMB算法能有效适应高杂波环境,同幅度信息辅助的概率假设密度滤波算法、幅度信息势平衡多伯努利滤波算法及传统GLMB滤波算法相比,其跟踪精度更高。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电子信息科学综合
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关键词：随机有限集 多目标跟踪 幅度信息 标签多伯努利
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