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摘要:
由于多伯努利滤波器直接近似递推了多目标状态的后验概率密度,使得多目标跟踪问题在基于随机有限集理论框架下的求解及目标状态的估计显得更为直观。本文针对一个状态可分解(线性/非线性)的状态空间模型,分析基于Rao-Blackwell定理的滤波估计方法,结合噪声的去相关构造线性状态的滤波方程。文中详细推导并提出Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器的一般实现形式,包括给出多伯努利非线性状态粒子滤波的实现形式,并结合非线性滤波结果给出多伯努利线性状态的递推滤波公式。本文提出的滤波器实现方法能够在更低维的状态空间上进行采样,滤波器的整体跟踪性能得到提高。多目标跟踪的仿真实验结果验证了该算法的有效性。
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文献信息
篇名 Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 多目标跟踪 多伯努利 随机有限集 粒子滤波 Rao-Blackwell
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 146-153
页数 8页 分类号 TP274
字数 6450字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2016.50588
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩崇昭 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室 349 5634 35.0 59.0
2 陈辉 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室 49 173 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标跟踪
多伯努利
随机有限集
粒子滤波
Rao-Blackwell
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
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