Для реализации оптимального объединенного слежения за несколькими неопределенными маневрирующими целями предложен федеральный алгоритм слияния совместного многоуровнего смеси Гауссовских смешанных многобернуллиевских (JMGM-MB) фильтров. Фильтр JMGM-MB передает плотность состояния каждой потенциальной цели в форме фильтра взаимодействия нескольких моделей (IMM), поэтому его точность выше, чем у фильтра многоуровневой смеси моделей Гаусса и Бернуллия (MM-GM-MB). В иерархической структуре каждый сенсорный узел выполняет локальный JMGM-MB фильтр для захвата живых, новых и потерянных целей. Значительной особенностью предлагаемого алгоритма является работа главного фильтра в узле слияния, что помогает определить источник оценки состояния и компенсировать пропуски. Все выходные данные фильтров связаны в несколько наборов одноцелевых оценок. Строго выведено оптимальное слияние IMM фильтров и применено для объединения связанных одноцелевых оценок. Введена техника верхней границы ковариации для фактического устранения корреляции между фильтрами, что гарантирует оптимальность алгоритма. Результаты моделирования показывают, что предложенный алгоритм превосходит существующие централизованные и распределенные алгоритмы слияния в линейных и разнородных сценариях и позволяет гибко регулировать относительные веса главного и локального фильтров.

неопределенные маневрирующие цели;совместный многоуровневый смесь гауссовских многобернуллиевских фильтров;иерархическая структура;оптимальное слияние;корреляция