여러 불확실한 기동 목표의 최적 융합 추적을 실현하기 위해, 계층 구조를 갖는 공동 다중 가우스 혼합 다중 베르누이(JMGM-MB) 필터의 연방 융합 알고리즘이 제안되었다. JMGM-MB 필터는 인터랙티브 멀티모델(IMM) 필터 형태로 각 잠재 목표의 상태 밀도를 전달하므로, 다중 모델 가우스 혼합 다중 베르누이(MM-GM-MB) 필터보다 정확도가 높다. 계층 구조에서 각 센서 노드는 생존 목표, 신규 목표 및 소멸 목표를 포착하기 위해 국부 JMGM-MB 필터를 실행한다. 제안 알고리즘의 두드러진 특징은 융합 노드에서 주 필터를 실행하여 상태 추정의 출처를 판단하고 누락 검출을 보완한다는 점이다. 모든 필터 출력은 다수의 단일 목표 추정치 집합으로 연관된다. IMM 필터의 최적 융합이 엄밀하게 유도되어 연관된 단일 목표 추정을 병합하는 데 사용되었다. 공분산 상한 기법이 도입되어 필터 간 상관성을 실질적으로 제거하여 알고리즘의 최적성을 보장한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 선형 및 이종 시나리오 모두에서 기존의 중앙 집중식 및 분산 융합 알고리즘보다 우수하며, 주 필터와 국부 필터의 상대적 가중치를 유연하게 조정할 수 있음을 보여준다.

불확실 기동 목표;공동 다중 가우스 혼합 다중 베르누이 필터;계층 구조;최적 융합;상관성