基于均方根容积卡尔曼的δ-GLMB多目标跟踪算法

在非线性高杂波密度场景下,高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现的δ-广义标签多伯努利滤波器(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter,δ-GLMB)难以准确地估计目标数目及运动状态。针对这一问题,提出基于均方根容积卡尔曼滤波(Square-rooted Cubature Kalman Filter,SCKF)的δ-GLMB高斯混合实现算法。基于三阶球面-径向容积准则选取一组等权的容积点集,对GM-δ-GLMB滤波器的伯努利分量传递过程中的高斯参量进行预测及更新,实现非线性模型系统下的目标跟踪。仿真结果表明,与现有的δ-GLMB滤波器的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)高斯混合实现及无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)高斯混合实现相比,该算法可提高非线性高杂波密度环境下的目标跟踪精度。