改进的概率假设密度滤波多目标检测前跟踪算法

基于概率假设密度滤波（Probability Hypothesis Density，PHD）的检测前跟踪（Track before detect，TBD）技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题．文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究．从标准PHD滤波出发，更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式，实现对目标数的准确估计；同时利用贝叶斯滤波理论，推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数，完成对目标的快速发现．仿真实验表明，与现有的PHD—TBD相比，改进算法能够适应目标扩散情况，准确估计目标数目，并实现对目标的快速发现和位置准确估计．