作者：张光华; 韩崇昭; 连峰; 曾令豪隐马尔科夫模型pairwise马尔科夫模型多目标跟踪随机有限集多伯努利密度高斯混合
摘要：由于在实际应用中目标模型不一定满足隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）隐含的马尔科夫假设和独立性假设条件,一种更为一般化的Pairwise马尔科夫模型（Pairwise Markov model,PMM）被提出.它放宽了HMM的结构性限制,可以有效地处理更为复杂的目标跟踪场景.本文针对杂波环境下的多目标跟踪问题,提出一种在PMM框架下的势均衡多目标多伯努利（Cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMe MBer）滤波器,并给出它在线性高斯PMM条件下的高斯混合（Gaussian mixture,GM）实现.最后,采用一种满足HMM局部物理特性的线性高斯PMM,将本文所提算法与概率假设密度（Probability hypothesis density,PHD）滤波器进行比较.实验结果表明本文所提算法的跟踪性能优于PHD滤波器.
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