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基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法
基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法
作者:
何祥宇
夏玉杰
李静
杨数强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
扩展目标跟踪
概率假设密度
随机有限集
变分贝叶斯
噪声协方差
摘要:
针对未知测量噪声协方差情况下的多扩展目标跟踪问题,利用扩展目标概率假设密度(ET-PHD)滤波器和变分贝叶斯(VB)近似理论,提出了一种标准ET-PHD滤波器的扩展方法及其解析的实现方法.首先,根据标准ET-PHD滤波器的目标状态方程和测量方程,定义了目标状态和测量噪声协方差的增广状态变量及二者的联合转移函数;然后,根据标准ET-PHD滤波器,构建了扩展的ET-PHD滤波器的预测和更新公式;最后,在线性高斯假设的条件下,利用高斯和逆伽马(IG)混合分布表示目标的联合后验强度函数,从而给出了扩展ET-PHD滤波器的解析实现.仿真结果表明:所提算法能提供可靠的跟踪结果,可有效地处理未知测量噪声协方差环境中的多扩展目标跟踪问题.
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概率假设密度
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篇名
基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
扩展目标跟踪
概率假设密度
随机有限集
变分贝叶斯
噪声协方差
年,卷(期)
2020,(12)
所属期刊栏目
应用前沿、交叉与综合
研究方向
页码范围
3701-3706
页数
6页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040451
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
何祥宇
18
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5.0
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2
夏玉杰
23
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5.0
8.0
3
李静
3
6
1.0
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4
杨数强
24
68
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7.0
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随机有限集
变分贝叶斯
噪声协方差
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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
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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