Pour réaliser un suivi fusionné optimal de plusieurs cibles mobiles incertaines, un algorithme de fusion fédéral basé sur un filtre multiple de Bernoulli à mélange gaussien multiniveau conjoint (JMGM-MB) a été proposé. Le filtre JMGM-MB transmet la densité d'état de chaque cible potentielle sous forme de filtre d’interaction de modèles multiples (IMM), offrant ainsi une précision supérieure à celle du filtre multi-modèles Gaussien-Bernoulli mixte (MM-GM-MB). Dans la structure hiérarchique, chaque nœud capteur exécute un filtre JMGM-MB local pour capturer les cibles vivantes, nouvelles et éteintes. Une caractéristique notable de cet algorithme est l’exécution d’un filtre principal au nœud de fusion, aidant à déterminer la source de l’estimation d’état et à compenser les omissions. Les sorties de tous les filtres sont associées en plusieurs ensembles d’estimations monocibles. Une dérivation rigoureuse de la fusion optimale du filtre IMM a été réalisée et utilisée pour fusionner les estimations monocibles associées. Une technique de borne supérieure de covariance a été introduite pour éliminer réellement la corrélation entre les filtres, garantissant ainsi l’optimalité de l’algorithme. Les résultats de simulation démontrent que l’algorithme proposé surpasse les algorithmes de fusion centralisés et distribués existants dans les scénarios linéaires et hétérogènes, tout en permettant un réglage flexible des poids relatifs du filtre principal et du filtre local.

cibles mobiles incertaines;filtre multiniveau gaussien-bernoulli conjoint;structure hiérarchique;fusion optimale;corrélation