弱目标箱粒子标签多伯努利多目标检测与跟踪算法

针对红外弱目标追踪问题,提出箱粒子标签多伯努利多目标检测与追踪(Box particle Labeled Multi-Bernoulli Detection and Tracking, BOX-LMB-DT)算法,该算法首先通过使用均值滤波对获得的灰度图像进行降噪处理;其次,通过将所有像素处依强度大小进行排序,选出强度较大的区域作为当前时刻的区间量测;最后利用箱粒子标签多伯努利滤波(Box-Labeled Multi-Bernoulli Filter, Box-LMB)器对目标进行跟踪。仿真结果表明,本文所提箱粒子标签多伯努利多目标检测与追踪算法能够对多目标的航迹和状态进行稳定有效的跟踪,且在相同条件下,相较于区间量测下的LMB粒子滤波,达到相同的追踪性能时BOX-LMB滤波运算效率提升了22.59%。