Em comparação com filtros tradicionais de rastreamento multi-alvo, este artigo concentra-se no problema de rastreamento de trajetórias multi-alvo em cenários com probabilidade de detecção do sensor desconhecida. Propõem-se dois filtros de trajetórias Poisson-Bernoulli (TPMB) adequados para probabilidade de detecção desconhecida: um para trajetórias vivas e outro para todas as trajetórias. Primeiro, foi construído um estado de trajetória aumentado contendo a probabilidade de detecção, em seguida, foram propostos dois novos modelos de transição de estado e um novo modelo de medição, e então derivaram-se as fórmulas recursivas do filtro TPMB sob a condição de probabilidade desconhecida de detecção. Além disso, este artigo apresenta uma implementação detalhada do filtro TPMB de probabilidade desconhecida de detecção para trajetórias vivas e todas as trajetórias com base na distribuição beta-gaussiana. Os resultados da simulação mostram que, no caso de probabilidade desconhecida de detecção, o filtro TPMB proposto pode alcançar um desempenho robusto de rastreamento e estimar eficazmente as trajetórias multi-alvo.

trajetória Poisson-Bernoulli; beta-gaussiano; probabilidade de detecção; trajetórias vivas; todas as trajetórias