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IMM Robust Cardinality Balance Multi-Bernoulli Filter for multiple maneuvering target tracking with Interval Measurement

引用

Chinese Journal of Electronics 2021年第6期30卷 1141-1151页

作者： YANG Biao ZHU Shengqi HE Xiongpeng National Laboratory of Radar Signal Processing Xidian University

This paper presents a novel Interacting multi-model(IMM) Robust Cardinality balance multitarget multi-Bernoulli(R-CBMe MBer) filter to solve the maneuvering target tracking problem in the case of interval measurement, unknown detection probability and unknown clutter density. In essence, IMM R-CBMe MBer filter is an extended application of R-CBMe MBer *** the IMM R-CBMe MBer filter, the target state is first extended to distinguish clutter from the real *** detection probability and model probability of the target can be adaptively updated. Then, generalized likelihood function and IMM algorithm are introduced to interactively predict and update the state of the target in the IMM R-CBMe MBer filtering process. In addition,a particle application of the IMM R-CBMe MBer filter is given, and a numerical experiment is designed under nonlinear conditions. Meanwhile, Doppler information of the target is employed to estimate the velocity of each maneuvering target. Numerical experiments also verify that the IMM R-CBMe MBer filter can effectively estimate the target position, target velocity, target detection probability and clutter number in the condition of unknown detection probability, unknown clutter rate and interval measurement.

关键词： probability image filtering maneuvering target tracking problem clutter unknown detection probability target state model probability imm robust cardinality balance multiBernoulli filter novel Interacting multimodel robust cardinality balance multitarget multiBernoulli IMM R-CBMeMBer filter target detection probability interval measurement target tracking multiple maneuvering target tracking object detection IMM R-CBMeMBer filtering process tracking filters

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