典型文献
基于分布式有限感知网络的多伯努利目标跟踪
文献摘要：
针对感知范围受限的分布式传感网多目标跟踪问题,在多伯努利滤波跟踪理论基础上提出分布式视场互补多伯努利关联算术平均融合跟踪方法.首先,通过视场互补扩大传感器感知范围,其中,局部公共区域只互补一次以降低计算成本.其次,每个传感器分别运行局部多伯努利滤波器,并将滤波后验结果与相邻传感器进行泛洪通信使得每个传感器获取多个相邻传感器的后验信息.随后,通过距离划分进行多伯努利关联,将对应于同一目标的伯努利分量关联到同一个子集中,并对每个关联子集进行算术平均融合完成融合状态估计.仿真实验表明,所提方法在有限感知范围的分布式传感器网络中能有效地进行多目标跟踪.
文献关键词：
有限感知范围;视场互补;多伯努利关联;算术平均融合;多目标跟踪
中图分类号：
作者姓名：
吴孙勇;王力;李天成;孙希延;蔡如华
作者机构：
桂林电子科技大学数学与计算科学学院 桂林541004;广西精密导航技术与应用重点实验室 桂林541004;西北工业大学自动化学院 西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]吴孙勇;王力;李天成;孙希延;蔡如华-.基于分布式有限感知网络的多伯努利目标跟踪)[J].自动化学报,2022(05):1370-1384
A类：
视场互补,多伯努利关联,算术平均融合,有限感知范围
B类：
感知网络,传感网,多目标跟踪,跟踪问题,多伯努利滤波,滤波跟踪,融合跟踪,跟踪方法,公共区域,低计算成本,滤波器,泛洪,通信使,应于,同一个,子集,状态估计,分布式传感器,传感器网络
AB值：
0.197383
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