一种改进轨迹提取多机动目标跟踪方法

本发明公开了一种改进轨迹提取多机动目标跟踪方法，该方法首先采用标签化最近邻轨迹管理算法，完成对包含衍生目标、新生目标等各类目标长时间、连续性轨迹提取；随后，引入多模型思想，提出基于跳跃马尔可夫过程的多模型高斯混合概率假设密度滤波算法；基于标签化“最近邻”轨迹管理算法和多模型高斯混合概率假设密度滤波算法，设计标签化跳跃马尔可夫高斯混合概率假设密度滤波算法，实现对复杂环境下对多机动目标有效跟踪与轨迹提取。本发明拓展了高斯混合概率假设密度滤波算法应用场景，在面对包含衍生目标假设在内的多目标跟踪场景时，可实现对目标轨迹精确有效的提取，提高了此类复杂情况下的跟踪精度。