广义标签多伯努利跟踪滤波方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种自适应场景参数的广义标签多伯努利跟踪滤波方法，涉及多目标跟踪领域。目前，目标跟踪存在运算复杂度过高的问题。本发明包括：利用量测数据，依据自适应新生模型产生PHD滤波器及GLMB滤波器所需的新生多目标分布；将量测数据和新生目标强度函数送入基于GM‑PHD滤波的未知场景参数估计器，进行检测率和杂波强度参数的估计；利用量测数据以及估计得到的场景参数、新生目标分布，进行GLMB滤波得到本次迭代的后验概率密度函数；最终，从后验密度中提取出多目标跟踪结果。本技术方案通过改进贝塔高斯分量合并过程、结合未知杂波强度滤波技术、结合PHD滤波算法和GLMB滤波器等多种技术手段，实现了在未知场景参数下高效、准确的多目标跟踪。