基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重

摘要

基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重。在一个实施例中，提供了一种用于利用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法。该方法包括将对应于新获得的测量结果的第二轨迹ID与对应于具有预测权重的T_k+1预测强度的一个或多个第一轨迹ID相比较。如果一个或多个第一轨迹ID的全部与第二轨迹ID中的任何轨迹ID匹配，则预测的权重乘以第一值。如果少于全部的一个或多个第一轨迹ID与第二轨迹ID中的任何轨迹ID匹配，则所预测的权重乘以第二值，其中第二值大于第一值。该方法然后确定在乘以第一或第二值之后是否基于预测的权重删改T_k+1预测强度。

主权项

一种用于利用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法(300)，该方法包括：利用至少一个传感器获得与第一对象相对应的多个测量结果(302)，至少一个传感器为多个测量结果提供一个或多个第一轨迹ID；基于多个测量结果生成用于第一对象的T_k轨迹强度(304)，T_k轨迹强度包括权重、状态平均矢量、以及在时间T_k的第一对象的轨迹的统计的状态协方差矩阵；基于T_k轨迹强度生成用于第一对象的T_k+1预测强度(306)，该T_k+1预测强度对应于时间T_k+1，其中T_k+1预测强度包括基于T_k轨迹强度的权重所预测的权重；获得来自多个传感器的多个测量结果(302)，其中多个传感器包括至少一个传感器，其中多个传感器为多个测量结果提供了多个第二轨迹ID，其中多个测量结果对应于时间T_k+1；将多个第二轨迹ID与一个或多个第一轨迹ID相比较；如果一个或者多个第一轨迹ID的全部与多个第二轨迹ID的任何轨迹ID相匹配，则由第一值乘以所预测的权重(308)；如果少于全部的一个或者多个第一轨迹ID与多个第二轨迹ID中的任何轨迹ID相匹配，则由第二值乘以所预测的权重(308)，其中第二值比第一值大；在与第一值或者第二值相乘之后，基于所预测的权重确定是否删改T_k+1预测强度(312)；并且如果T_k+1预测强度未被删改，则基于T_k+1预测强度针对在时间T_k+1的第一对象生成T_k+1轨迹强度(304)，T_k+1轨迹强度具有基于预测权重的做乘法的更新的权重。