基于Markov跳变非线性系统的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波算法在红外多目标跟踪,尤其是目标被遮挡时跟踪效果不佳的问题,本文在粒子滤波算法中引入Markov跳变非线性系统,在贝叶斯估计时融入Markov随机场来描述目标交汇时的交汇模型,并将其应用在有目标遮挡情况的红外图像的多运动目标跟踪中。实验结果表明,引入Markov跳变的粒子滤波算法,其抗遮挡能力大大提高,跟踪效果优于经典的粒子滤波算法。