典型文献
重尾非高斯定位噪声下鲁棒协同目标跟踪
文献摘要：
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法.该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型.针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计.对提出的协同目标跟踪方法进行测试.仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性.
文献关键词：
协同目标跟踪;学生t-分布;变分贝叶斯推断;野值噪声;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
陈小波;陈玲;梁书荣;胡煜
作者机构：
江苏大学 汽车工程研究院,江苏 镇江 212013
文献出处：
引用格式：
[1]陈小波;陈玲;梁书荣;胡煜-.重尾非高斯定位噪声下鲁棒协同目标跟踪)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(05):967-976
A类：
野值噪声
B类：
非高斯,协同目标跟踪,定位数据,统计特性,异常值,跟踪性能,跟踪方法,服从,联合估计,估计目标,贝叶斯模型,噪声分布,分布参数,互耦,后验分布,变分贝叶斯推断,平均场理论,解耦,分布估计,问题转化,最优化问题,交替优化,系统参数,递推,推估,协同跟踪,跟踪算法
AB值：
0.314467
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
