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摘要
针对现有算法对多扩展目标跟踪精度低的问题,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.
- 出版日期2023
- 单位电子工程学院; 西安电子科技大学
