本文選題：多目標(biāo)跟蹤 + 多伯努利　； 參考：《控制理論與應(yīng)用》2016年02期

【摘要】：由于多伯努利濾波器直接近似遞推了多目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度,使得多目標(biāo)跟蹤問題在基于隨機(jī)有限集理論框架下的求解及目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)顯得更為直觀.本文針對一個(gè)狀態(tài)可分解(線性/非線性)的狀態(tài)空間模型,分析基于Rao-Blackwell定理的濾波估計(jì)方法,結(jié)合噪聲的去相關(guān)構(gòu)造線性狀態(tài)的濾波方程.文中詳細(xì)推導(dǎo)并提出Rao-Blackwellized粒子勢均衡多目標(biāo)多伯努利濾波器的一般實(shí)現(xiàn)形式,包括給出多伯努利非線性狀態(tài)粒子濾波的實(shí)現(xiàn)形式,并結(jié)合非線性濾波結(jié)果給出多伯努利線性狀態(tài)的遞推濾波公式.本文提出的濾波器實(shí)現(xiàn)方法能夠在更低維的狀態(tài)空間上進(jìn)行采樣,濾波器的整體跟蹤性能得到提高.多目標(biāo)跟蹤的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性.
[Abstract]:Because the multi-Bernoulli filter directly approximates the posterior probability density of the multi-objective state, it is more intuitive to solve the multi-target tracking problem under the framework of stochastic finite set theory and estimate the target state.In this paper, for a state-decomposable (linear / nonlinear) state space model, the filtering estimation method based on Rao-Blackwell theorem is analyzed, and the filtering equation of linear state is constructed by combining the de-correlation of noise.In this paper, the general realization form of multi-target multi-Bernoulli filter with Rao-Blackwellized particle potential equalization is derived and presented in detail, including the realization of multi-Bernoulli nonlinear state particle filter.Combined with the nonlinear filtering results, the recursive filtering formula for the linear state of multiple Bernoulli is given.The filter implementation method proposed in this paper can sample in the lower dimension state space and improve the overall tracking performance of the filter.Simulation results of multi-target tracking show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)(2013CB329405) 國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體項(xiàng)目(61221063);國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61370037;61005026;61473217) 甘肅省高等學(xué)�？蒲许�(xiàng)目(2014A 035) 甘肅省自然科學(xué)基金(1506RJZA090)資助~~
【分類號】：TN713

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本文編號：1735718