势平衡多目标多伯努利滤波器高斯混合实现的收敛性分析

发布时间：2017-06-11 17:08

  本文关键词：势平衡多目标多伯努利滤波器高斯混合实现的收敛性分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究了势平衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的收敛性问题.证明在线性高斯条件下,若GM-CBMeMBer滤波器的高斯项足够多,则它一致收敛于真实的CBMeMBer滤波器.并且证明在弱非线性条件下,GM-CBMeMBer滤波器的扩展卡尔曼(extended Kalman,EK)滤波近似实现—EK-GM-CBMeMBer滤波器,若每个高斯项的协方差足够小,也一致收敛于真实的CBMeMBer滤波器,本文的研究目的是从理论上给出CBMeMBer滤波器GM实现的收敛结果,以完善CBMeMBer滤波器对多目标跟踪的理论研究.
【作者单位】： 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室;
【关键词】： 多目标跟踪 随机有限集 多伯努利 高斯混合 收敛性分析
【基金】：国家重点基础研究发展计划(“973”计划)(2013CB329405) 国家自然科学基金创新研究群体项目(61221063);国家自然科学基金项目(61573271,61473217,61370037)资助~~
【分类号】：TN713
【正文快照】： 1 引言(Introduction)基于随机有限集(random finite set,RFS)的多目标跟踪算法[1_2],从集值估计的角度来解决多目标跟踪问题,避免了传统跟踪算法中的数据关联过程.该算法采用RFS建模多目标的状态和观测,在Bayes滤波框架下通过递推多目标状态的后验分布来解决多目标跟踪问题.

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本文编号：442059