针对传统广义标签多伯努利滤波算法因需已知新生目标状态分布信息而导致在实际场景中估计精度下降的问题,提出一种新的自适应目标新生δ广义标签多伯努利算法。该算法以广义标签多伯努利滤波器为基础,利用上一时刻接收到的量测信息反推当前时刻新生目标的存活概率和状态信息,并给出其标签伯努利随机集的参数表示。仿真结果表明,所提算法对于未知新生目标先验信息的复杂运动场景具有较强的多目标跟踪鲁棒性,且跟踪精度以及时间耗费均优于传统广义标签多伯努利滤波器。
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