【摘 要】
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公共交通安全场景中,在量测噪声是闪烁噪声的情况下,扩展目标的跟踪性能将会急剧下降。针对这一问题,提出一种闪烁噪声下基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM)的扩展目标跟踪算法
【机 构】
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宁夏大学新华学院信息与计算机科学系
【基金项目】
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宁夏大学新华学院科学研究项目(17XHKY07)
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公共交通安全场景中,在量测噪声是闪烁噪声的情况下,扩展目标的跟踪性能将会急剧下降。针对这一问题,提出一种闪烁噪声下基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM)的扩展目标跟踪算法。该算法将目标的扩展形状建模为椭圆随机超曲面模型,并将其嵌入CPHD滤波器,通过变分贝叶斯期望(VBE)和变分贝叶斯最大化(VBM)两个迭代步骤,对目标状态和联合概率密度中的相关参数进行预测和更新。仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪未知数目,且量测噪声为闪烁噪声条件下的多扩展目标,同时具有较高的跟踪精度。
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