多目標(biāo)跟蹤（Multi-target Tracking,MTT）技術(shù)通過處理量測(cè)信息,實(shí)時(shí)估計(jì)目標(biāo)數(shù)目、狀態(tài)、航跡,以及其它屬性信息,所處理的量測(cè)一般是點(diǎn)量測(cè)。隨著超大規(guī)模集成電路、微機(jī)電系統(tǒng)、無線電通信技術(shù)的發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network,WSN）的應(yīng)用越來越廣泛。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸中,為節(jié)約通信帶寬,通常將量測(cè)數(shù)據(jù)量化為若干比特之后再進(jìn)行傳輸。量化后的量測(cè)可以用量測(cè)空間中的多維區(qū)間描述,稱為區(qū)間量測(cè)。區(qū)間量測(cè)屬于非傳統(tǒng)量測(cè),是多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。近年來,粒子濾波（Particle Filtering,PF）、箱粒子濾波（Box Particle Filtering,BPF）以及隨機(jī)有限集（Random Finite Set,RFS）理論的提出,為多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)處理區(qū)間量測(cè)提供了嶄新思路。由于區(qū)間量測(cè)具有高度不確定性,粒子濾波在對(duì)其進(jìn)行處理時(shí),需要大量粒子以維持狀態(tài)估計(jì)精度。而大量的粒子將給多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)帶來巨大的計(jì)算負(fù)擔(dān),嚴(yán)重影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。與粒子濾波不同,箱粒子濾波在處理區(qū)間量測(cè)時(shí),只需要少量箱粒子就能夠維持狀態(tài)估計(jì)精度,具... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：140 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

論文研究?jī)?nèi)容框圖

實(shí)驗(yàn)3.1的BPI-LMB單次運(yùn)行結(jié)果在極坐標(biāo)系中示意圖

實(shí)驗(yàn)3.1的BPI-LMB單次運(yùn)行結(jié)果在x、y方向示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于GLMB濾波和Gibbs采樣的多擴(kuò)展目標(biāo)有限混合建模與跟蹤算法[J]. 陳一梅,劉偉峰,孔明鑫,張桂林.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020(07)
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[3]魯棒標(biāo)簽多伯努利機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 馮新喜,魏帥,王泉,鹿傳國(guó).  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)
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