En comparación con los filtros habituales de seguimiento de múltiples objetivos, este artículo se centra en el problema del seguimiento de trayectorias de múltiples objetivos en escenarios con probabilidad de detección desconocida del sensor. Se proponen dos filtros de trayectorias Poisson-Bernoulli (TPMB) aptos para una probabilidad de detección desconocida: uno para trayectorias vivas y otro para todas las trayectorias. Primero se construye un estado de trayectoria aumentado que incluye la probabilidad de detección, luego se proponen dos nuevos modelos de transición de estado y un nuevo modelo de medición, y posteriormente se derivan las fórmulas recursivas del filtro TPMB bajo la condición de probabilidad de detección desconocida. Además, este artículo presenta una implementación detallada del filtro TPMB con probabilidad de detección desconocida para trayectorias vivas y todas las trayectorias basada en beta-gaussiana. Los resultados de la simulación muestran que, en el caso de probabilidad de detección desconocida, el filtro TPMB propuesto puede lograr un rendimiento robusto de seguimiento y estimar eficazmente las trayectorias de múltiples objetivos.

trayectoria Poisson-Bernoulli; beta-gaussiano; probabilidad de detección; trayectorias vivas; todas las trayectorias