[发明专利]一种自适应新生多扩展目标跟踪方法

权利要求书

1.一种自适应新生多扩展目标跟踪方法，其特征在于，包括下列步骤：

初始化系统参数并自适应新生扩展目标；

结合未知检测概率形成所述扩展目标的增广向量；

滤波进行预测并校正；

采用吉布斯采样器截断滤波密度，提取高权重的全球假设。

2.如权利要求1所述的自适应新生多扩展目标跟踪方法，其特征在于，在初始化系统参数并自适应新生扩展目标的过程中，首先分别通过高斯分布和欧几里得度量描述目标与量测之间的似然与邻近性，再利用似然函数和邻近性表示目标与量测之间的相关性，最后利用这种相关性在量测附近产生新生目标。

3.如权利要求2所述的自适应新生多扩展目标跟踪方法，其特征在于，产生新生目标之后，将新生目标与未知目标相结合形成新的未知目标集合，再利用贝塔分布描述未知检测概率，将未知目标与未知检测概率相结合形成未知目标的增广状态，然后在用伽马高斯逆威夏特分布描述先验目标状态，再结合未知检测概率形成增广状态空间，从而得到先验目标的增广状态。

4.如权利要求3所述的自适应新生多扩展目标跟踪方法，其特征在于，得到未知和先验目标的增广状态之后，再通过滤波器进行预测和更新，其中包括利用泊松多伯努利混合滤波对未知目标以及多伯努利混合成分进行递归，得到泊松多伯努利混合密度的后验信息。

5.如权利要求4所述的自适应新生多扩展目标跟踪方法，其特征在于，对目标完成预测与更新之后，再采用吉布斯采样器截断滤波密度，提取高权重的全球假设，其中根据量测的不同来源，生成代价矩阵，再通过基于马尔科夫链的吉布斯采样器得到目标与量测的对应关系的集合，最后再提取目标的估计状态。