發(fā)布時(shí)間：2017-06-11 17:08

  本文關(guān)鍵詞：勢(shì)平衡多目標(biāo)多伯努利濾波器高斯混合實(shí)現(xiàn)的收斂性分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究了勢(shì)平衡多目標(biāo)多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)濾波器高斯混合(Gaussian mixture,GM)實(shí)現(xiàn)的收斂性問題.證明在線性高斯條件下,若GM-CBMeMBer濾波器的高斯項(xiàng)足夠多,則它一致收斂于真實(shí)的CBMeMBer濾波器.并且證明在弱非線性條件下,GM-CBMeMBer濾波器的擴(kuò)展卡爾曼(extended Kalman,EK)濾波近似實(shí)現(xiàn)—EK-GM-CBMeMBer濾波器,若每個(gè)高斯項(xiàng)的協(xié)方差足夠小,也一致收斂于真實(shí)的CBMeMBer濾波器,本文的研究目的是從理論上給出CBMeMBer濾波器GM實(shí)現(xiàn)的收斂結(jié)果,以完善CBMeMBer濾波器對(duì)多目標(biāo)跟蹤的理論研究.
【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;
【關(guān)鍵詞】： 多目標(biāo)跟蹤 隨機(jī)有限集 多伯努利 高斯混合 收斂性分析
【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(61573271,61473217,61370037)資助~~
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 1 引言(Introduction)基于隨機(jī)有限集(random finite set,RFS)的多目標(biāo)跟蹤算法[1_2],從集值估計(jì)的角度來解決多目標(biāo)跟蹤問題,避免了傳統(tǒng)跟蹤算法中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程.該算法采用RFS建模多目標(biāo)的狀態(tài)和觀測(cè),在Bayes濾波框架下通過遞推多目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)分布來解決多目標(biāo)跟蹤問題.

【相似文獻(xiàn)】

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1 林青;尹建君;張建秋;胡波;;非線性非高斯模型的高斯和濾波算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2010年12期

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本文編號(hào)：442059