一种基于PHD滤波器的分布式多传感器多视角融合方法

1.一种基于PHD滤波器的分布式多传感器多视角融合方法，其特征在于，通过匹配不同传感器间的局部后验强度来确定目标的来源，对于同时被多个传感器检测的目标进行算术平均融合处理，对于只被单传感器检测到的目标则直接保留作为融合结果；所述通过匹配不同传感器间的局部后验强度来确定目标的来源，具体包以下步骤：S1、对每部传感器的PHD跟踪采用混合高斯模型来表示；S2、将所有传感器的高斯分量送到融合中心，以最高后验密度为准则进行聚类处理进而得到若干组。 2.根据权利要求1所述的一种基于PHD滤波器的分布式多传感器多视角融合方法，其特征在于，步骤S2所述的若干组中每一个组中的各高斯分量的来源相同。 3.根据权利要求2所述的一种基于PHD滤波器的分布式多传感器多视角融合方法，其特征在于，还包括估计目标状态与目标个数，包括以下分步骤：A1、对经步骤S2处理后的高斯分量进行剪枝处理；A2、若经步骤A1处理后的高斯分量对应的权重大于设定值，则判断该高斯分量为目标状态。 4.根据权利要求3所述的一种基于PHD滤波器的分布式多传感器多视角融合方法，其特征在于，步骤A1剪枝处理后的高斯分量对应的权重计算式为：其中， 表示传感器i的第j个高斯分量的权重，l表示融合后所有高斯分量的索引， 表示剪枝后传感器i的第l个高斯分量的高斯分量的权重，L是满足预先设定的剪枝门限的高斯分量集合。 5.根据权利要求4所述的一种基于PHD滤波器的分布式多传感器多视角融合方法，其特征在于，步骤A2所述设定值取值为0.5。