| 非平稳异常噪声条件下的扩展目标跟踪方法 |
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| 引用本文： | 陈辉, 张欣雨, 连峰, 韩崇昭, 张光华. 非平稳异常噪声条件下的扩展目标跟踪方法[J]. 电子与信息学报, 2025, 47(3): 803-813. doi: 10.11999/JEIT240824 |
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| 作者姓名： | 陈辉 张欣雨 连峰 韩崇昭 张光华 |
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| 作者单位： | 1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 730050;;2.西安交通大学自动化科学与工程学院 西安 710049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 62163023,61873116,62366031,62363023;甘肃省基础研究创新群体 25JRRA058;中央引导地方科技发展资金项目 25ZYJA040;甘肃省重点人才项目 2024RCXM86;甘肃省军民融合发展专项资金~~; |
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| 摘 要： | 
针对非平稳异常噪声环境下扩展目标跟踪问题,该文提出一种基于高斯-学生t混合(GSTM)扩展目标跟踪方法。首先,将过程噪声和量测噪声建模为GSTM分布,以表征非平稳厚尾噪声,并通过引入伯努利随机变量,将目标的运动状态和量测似然函数建模为分层高斯形式。其次,在随机矩阵(RMM)滤波框架下,使用变分贝叶斯方法详细推导了非平稳厚尾噪声下的GSTM扩展目标跟踪算法。
该算法通过建模高斯噪声与厚尾噪声之间的非平稳过程,精确表征噪声特性,从而在非平稳异常噪声环境下稳健捕捉扩展目标的质心位置和轮廓形态。最后,构建非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪仿真实验,并通过高斯-瓦瑟斯坦距离对实验结果进行效果评估,验证了所提出算法的合理性。此外,真实场景实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的有效性和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 扩展目标跟踪 随机矩阵 高斯-学生t混合分布 变分贝叶斯方法 |
| 收稿时间： | 2024-09-27 |
| 修稿时间： | 2025-02-23 |
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