本文選題：多目標(biāo)跟蹤 + 未知量測噪聲協(xié)方差　； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年02期

【摘要】：目前,基于δ-擴(kuò)展標(biāo)簽多伯努利(δ-generalized labeled multi-Bernoulli,δ-GLMB)濾波器的多目標(biāo)跟蹤方法假設(shè)量測噪聲協(xié)方差先驗(yàn)已知,而實(shí)際中量測噪聲協(xié)方差可能是未知或隨著環(huán)境改變而變化。針對上述問題,提出一種基于變分貝葉斯(variational Bayesian,VB)近似的自適應(yīng)δ-GLMB濾波算法。該算法以δ-GLMB濾波器為基礎(chǔ),利用逆威沙特和高斯乘積混合分布近似量測噪聲協(xié)方差和多目標(biāo)狀態(tài)聯(lián)合后驗(yàn)分布,通過VB近似技術(shù)推導(dǎo)濾波迭代。仿真結(jié)果表明,所提算法對于線性未知量測噪聲協(xié)方差場景具有很強(qiáng)的多目標(biāo)跟蹤魯棒性,在有效估計(jì)量測噪聲協(xié)方差的同時實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的目標(biāo)數(shù)和目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)。
[Abstract]:At present, a multi-target tracking method based on 未 -generalized labeled multi-Bernoulli (未 -GLMB) filter assumes that a prior measurement noise covariance is known, while the actual measurement noise covariance may be unknown or change with the change of environment. To solve the above problems, an adaptive 未 -GLMB filtering algorithm based on variational Bayesian Bayesian approximation (VBA) is proposed. The algorithm is based on 未 -GLMB filter, using the mixed distribution of inverse Weisat and Gao Si product to approximate the noise covariance and the joint posterior distribution of multi-objective state, and the filtering iteration is deduced by VB approximation technique. The simulation results show that the proposed algorithm is robust to the linear unknown noise covariance scene. The proposed algorithm can effectively estimate the noise covariance and realize the accurate target number and target state estimation.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471019,61501011,61501012,61671035)資助課題
【分類號】：TN713

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本文編號：2079376