一种使用随机矩阵和偏正态分布进行扩展目标跟踪的方法

本发明公开了一种使用随机矩阵和偏正态分布进行扩展目标跟踪的方法，包括建立演化模型和偏正态分布的量测模型，进行先验目标运动状态、扩展形态以及量测偏斜变量的先验预测；对目标运动状态、扩展形态以及量测偏斜变量的后验估计，以及偏斜约束向量估计值；基于IT‑IMM框架重新建模：通过加权KLA算法得到目标运动状态、扩展形态以及量测偏斜变量的先验概率密度函数最优解；通过变分贝叶斯算法得到对应模态的后验概率密度，进行模态概率更新；通过加权KLA近似，得到对于目标运动状态和扩展形态的最终估计。本发明方法能够实现对目标运动状态的精确跟踪与扩展形态的准确估计。