Para lograr un seguimiento de fusión óptimo de múltiples objetivos móviles inciertos, se propone un algoritmo de fusión federal basado en un filtro multinivel conjuntamente mezclado múltiple de Bernoulli Gaussiano (JMGM-MB). El filtro JMGM-MB transmite la densidad de estado de cada objetivo potencial en forma de filtro de modelo interactivo múltiple (IMM), por lo tanto, su precisión es mayor que el filtro de mezcla gaussiana múltiple modelo múltiple Bernoulli (MM-GM-MB). En la estructura jerárquica, cada nodo sensor ejecuta un filtro JMGM-MB local para capturar objetivos vivos, nuevos y moribundos. Una característica destacada del algoritmo propuesto es que en el nodo de fusión se ejecuta un filtro principal para ayudar a juzgar las fuentes de las estimaciones de estado y complementar las detecciones perdidas. Las salidas de todos los filtros se asocian como múltiples conjuntos de estimaciones de objetivos individuales. Se derivó rigurosamente una fusión óptima del filtro IMM y se utilizó para combinar las estimaciones de objetivos individuales asociadas. Se introdujo una técnica de límite superior de covarianza para eliminar realmente la correlación entre filtros, garantizando así la optimalidad del algoritmo. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto supera a los algoritmos de fusión centralizados y distribuidos existentes en escenarios lineales y heterogéneos, permitiendo ajustar flexiblemente los pesos relativos del filtro principal y el filtro local.

objetivos móviles inciertos;filtro multinivel mezcla gaussiana múltiple Bernoulli conjunta;estructura jerárquica;fusión óptima;correlación