摘要
本发明公开了一种4D毫米波雷达测量辅助权重校正的GM‑PHD多目标跟踪方法。首先,通过毫米波雷达采集目标坐标和速度数据,初始化参数及高斯项,构建目标初始状态和协方差模型。其次,使用CKF方法进行状态预测,通过传播立方点生成存活目标的预测状态并更新,同时引入新生目标,结合PHD模型动态调整目标数量和状态。然后,采用测量辅助的权重修正策略,基于最大似然估计筛选最优高斯分量,结合卡尔曼增益更新PHD函数,提高跟踪精度。最后,通过剪枝与合并去除冗余高斯分量,合并相似的高斯分量,降低计算复杂度。该方法利用毫米波雷达高精度测量与MCGMPHD算法的多目标跟踪优势,实现高效、实时、精准的多目标跟踪。
技术关键词
协方差矩阵
跟踪方法
卡尔曼滤波
雷达
状态转移模型
校正
恒虚警检测
噪声模型
数据
坐标
背景噪声
非线性
速度
测量误差
参数
复杂度
动态
聚类
冗余
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