Behavior-aware group target tracking for AAV swarms with dynamic structural evolution

doi:10.1016/j.sigpro.2026.110850

Behavior-aware group target tracking for AAV swarms with dynamic structural evolution

2026-07-01

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DOI：10.1016/j.sigpro.2026.110850

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大多数传统多不可解群目标跟踪方法简化了群演化的建模，限制了其在复杂群动力学场景中的有效性。在实际应用中，密集群目标（如自主飞行器(AAV)群）常表现出动态结构变化，包括合并和分裂，这对可靠跟踪和行为解释构成重大挑战。为解决这些挑战，本文提出了一种模块化、闭环的群目标跟踪与行为识别(GTTBR)框架。该框架将测量聚类、聚类-群关联、行为识别、状态估计和航迹管理统一在一个递归过程中。变分贝叶斯(VB)推理被应用于关键阶段，包括测量聚类和群状态估计。在该框架中，开发了一种行为感知的扩展预测机制，将关联模式推断的群行为整合到空间扩展的预测中，实现了对动态演化群结构的自适应建模。此外，引入了一种具有航迹回溯校正的鲁棒航迹管理机制，以缓解聚类误差并提高时间一致性。在合成仿真和去杂波后真实数据测量上的实验表明，所提出的方法能有效跟踪演化的群结构，并提供可解释的群行为演化描述。

Keyword:

Unresolved group target tracking

Dynamic structure evolution

Behavior recognition

Gaussian mixture model

Variational inference

Behavior-aware group target tracking for AAV swarms with dynamic structural evolution

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