Um eine optimale Fusionstrackerung mehrerer unsicherer manövrierender Ziele zu erreichen, wurde ein föderaler Fusionsalgorithmus für den gemeinsam mehrstufigen Mehr-Gauss-Misch-Multibernoulli-Filter (JMGM-MB) vorgeschlagen. Der JMGM-MB-Filter überträgt die Zustandsdichte jedes potenziellen Ziels in Form eines Interaktiven Mehrmodell-Filters (IMM), daher ist die Genauigkeit höher als beim Mehrmodell-Gauss-Misch-Multibernoulli-Filter (MM-GM-MB). In der hierarchischen Struktur führt jeder Sensorknoten einen lokalen JMGM-MB-Filter aus, um überlebende, neu auftauchende und abklingende Ziele zu erfassen. Ein auffälliges Merkmal des vorgeschlagenen Algorithmus besteht darin, dass im Fusionsknoten ein Hauptfilter ausgeführt wird, der bei der Bestimmung der Quelle der Zustandsabschätzung hilft und Ausfälle ausgleicht. Die Ausgaben aller Filter werden als mehrere Gruppen von Einzielschätzungen assoziiert. Die optimale Fusion des IMM-Filters wurde streng abgeleitet und zur Kombination assoziierter Einzielschätzungen verwendet. Eine obere Kovarianzgrenzwerttechnik wurde eingeführt, um die Korrelation zwischen Filtern tatsächlich zu eliminieren, wodurch die Optimalität des Algorithmus gewährleistet ist. Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus in linearen und heterogenen Szenarien sowohl zentralisierte als auch verteilte Fusionsalgorithmen übertrifft und eine flexible Anpassung der relativen Gewichte des Hauptfilters und des lokalen Filters ermöglicht.

unsichere manövrierende Ziele;gemeinsamer mehrstufiger Mehr-Gauss-Misch-Multibernoulli-Filter;hierarchische Struktur;optimale Fusion;Korrelation