【摘 要】
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本文针对杂波条件下多扩展目标的状态估计,目标个数估计,扩展目标形状估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Labelled random finite sets, L-RFS)框架下多扩展目标跟踪学
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院系统科学与控制工程研究所,中国电子科技集团公司第二十八研究所信息系统工程重点实验室
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本文针对杂波条件下多扩展目标的状态估计,目标个数估计,扩展目标形状估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Labelled random finite sets, L-RFS)框架下多扩展目标跟踪学习算法,该学习算法主要包括两方面:多扩展目标动态建模和多扩展目标的跟踪估计.首先,结合广义标签多伯努利滤波器(Generalized labelled multi-bernoulli, GLMB)建立了扩展目标的量测有限混合模型,利用Gibbs采样和BIC准则推导出有限混合模型的参数来对多扩展目标状态进行学习跟踪,然后采用等效量测方法来替代扩展目标产生的量测,对扩展目标形状采用椭圆逼近建模,实现扩展目标形状的估计.仿真实验表明本文所给的方法能够有效跟踪多扩展目标,并且在目标个数估计方面优于CBMeMBer算法.此外,与标签多伯努利滤波(LMB)计算比较表明:GLMB和LMB算法滤波估计精度接近,二者精度高于CBMeMBer算法.
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