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| 高斯过程泊松多伯努利混合滤波算法及其变分优化 | |
| 作者姓名： | 李翠芸 许琦 姬红兵 谢金池 |
| 作者单位： | 西安电子科技大学,西安电子科技大学,西安电子科技大学,西安电子科技大学 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61871301)资助. |
| 摘 要： | 针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题, 本文提出了一种高斯过程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)滤波算法及其变分优化. 首先, 基于高斯过程原理建立了增广状态空间模型, 接着, 将其与泊松多伯努利混合滤波器相结合, 提出GP-PMBM算法. 然后, 针对因使用非线性滤波技术而导致GP-PMBM滤波精度下降的问题, 使用变分贝叶斯优化更新结果, 实现了对目标状态的优化更新, 提升了滤波器的估计精度. 仿真结果表明, 与已有的滤波算法相比, 所提算法具有更高的跟踪精度, 并且, 在只有部分量测的场景中跟踪性能更稳定. |
| 关 键 词： | 目标跟踪 泊松多伯努利混合滤波 高斯过程 变分贝叶斯优化 |
| 收稿时间： | 2022-08-05 |
| 修稿时间： | 2024-08-23 |
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