摘要：多模型的随机有限集（RFS）类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器（GMCPHDF）为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模,通过最优高斯（BFG）估计方法对真实目标的强度函数进行预测,从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型,实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明,该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。

关键词：多机动目标跟踪 未知杂波 带势概率假设密度滤波器 最优高斯估计 

单位：西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安710071 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 西安710055