一种基于IMM-UKF-SMC-PHD的纯方位多机动目标跟踪算法

本发明涉及一种纯方位水下多机动目标跟踪，属于水下多目标跟踪方法。多个水下目标可能距离较近或运动轨迹存在交叉，难以实现待定目标与量测量的正确关联的问题，运用SMC‑PHD算法，借鉴粒子滤波的思想，利用离散带权值的粒子群近似概率假设密度分布，将概率假设密度分布的预测和更新转化为粒子集合的预测和更新，则目标数量可由粒子权重的加权求得，运动状态可由状态提取算法确定。SMC‑PHD算法中SMC的运用避免了传统PHD算法中多维积分的求解，SMC‑PHD算法的引入使得多目标跟踪算法更适用于目标状态、数目和量测具有不确定性的场景。结合了UKF算法提高了SMC‑PHD算法的跟踪精度和稳定性；引入了IMM算法解决了目标机动造成的单一模型跟踪方法不能准确预测运动轨迹的问题。