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基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪
文献摘要：
考虑目标跟踪系统中未知时变过程噪声和随机异常量测噪声对目标状态估计精度的影响,本文提出了一种基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪算法.首先在分布式融合框架下,结合变分贝叶斯机理利用逆威沙特分布和学生t分布,分别对无迹卡尔曼滤波实现中的一步预测协方差矩阵和量测似然概率密度函数进行建模;进而采用平均场变分理论近似解耦噪声分布参数和状态的联合概率密度函数,并通过定点迭代方法更新状态估计和噪声分布参数;最后依据协方差交叉融合策略实现对局部状态估计融合与修正.仿真结果表明,新算法综合考虑系统非线性、过程噪声时变性和量测噪声异常性的综合影响,能够有效提高运动目标的状态估计精度,同时具有较好的自适应性和鲁棒性.
文献关键词：
变分贝叶斯;学生t分布;逆威沙特分布;无迹卡尔曼滤波;协方差交叉融合
中图分类号：
作者姓名：
胡振涛;杨诗博;胡玉梅;周林;金勇;杨琳琳
作者机构：
河南大学人工智能学院,河南郑州450046;西北工业大学自动化学院,陕西西安710129
文献出处：
引用格式：
[1]胡振涛;杨诗博;胡玉梅;周林;金勇;杨琳琳-.基于变分贝叶斯的分布式融合目标跟踪)[J].电子学报,2022(05):1058-1065
A类：
逆威沙特分布,协方差交叉融合
B类：
变分贝叶斯,分布式融合,跟踪系统,过程噪声,常量,量测噪声,目标状态估计,估计精度,目标跟踪算法,融合框架,无迹卡尔曼滤波,协方差矩阵,矩阵和,平均场,变分理论,近似解,解耦,噪声分布,分布参数,联合概率密度函数,过定点,迭代方法,新状态,融合策略,对局,估计融合,新算法,时变性,异常性,综合影响,运动目标,自适应性
AB值：
0.306775
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