国内刊号:44-1240/TP
国际刊号:1000-8152
发布日期:
作者:赵子文,陈辉,连峰,张光华
单位:兰州理工大学,兰州理工大学,西安交通大学,西安交通大学
关键词:随机有限集; 多目标跟踪; 学生t混合; 厚尾噪声; 泊松多伯努利混合
基金:国家自然科学基金项目(62163023, 61873116, 62173266, 62103318), 甘肃省教育厅产业支撑计划项目(2021CYZC–02), 甘肃省教育厅优秀研究生 “创新之星”项目(2022CXZX–468), 2023年甘肃省军民融合发展专项资金项目, 2024年甘肃省重点人才项目资助.
针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题, 本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器. 首先, 直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布. 随后, 将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)的概率密度参数合理的近似为学生t混合形式. 其次, 基于多目标概率密度的学生t混合模型, 详细推导了泊松多伯努利混合滤波器学生t混合共轭先验形式, 建立了学生t混合泊松多伯努利混合的闭式递推框架. 最后, 通过带显著拖尾分布特性的过程噪声和量测噪声共同干扰的复杂多目标跟踪仿真实验, 验证了所提滤波算法的有效性.
来源:2024年第9期
《控制理论与应用》期刊编辑部