Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器
陈辉1
韩崇昭2
1.西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室，陕西 西安710049; 兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃 兰州7300502.西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,陕西 西安,710049
摘要：由于多伯努利滤波器直接近似递推了多目标状态的后验概率密度，使得多目标跟踪问题在基于随机有限集理论框架下的求解及目标状态的估计显得更为直观。本文针对一个状态可分解(线性/非线性)的状态空间模型，分析基于Rao-Blackwell定理的滤波估计方法，结合噪声的去相关构造线性状态的滤波方程。文中详细推导并提出Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器的一般实现形式，包括给出多伯努利非线性状态粒子滤波的实现形式，并结合非线性滤波结果给出多伯努利线性状态的递推滤波公式。本文提出的滤波器实现方法能够在更低维的状态空间上进行采样，滤波器的整体跟踪性能得到提高。多目标跟踪的仿真实验结果验证了该算法的有效性。
关键词：多目标跟踪多伯努利随机有限集粒子滤波Rao-Blackwell
分类号：TP274(自动化技术及设备)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 146-153 )
英文信息