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δ-广义标签多伯努利滤波算法的非线性扩展
被引量：
1
1
作者
齐美彬
胡晶晶
+1 位作者
程佩琳
靳学明
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3571-3578,共8页
针对高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli,VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题,结合基于临近点算法(proximal point...
针对高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli,VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题,结合基于临近点算法(proximal point algorithm,PPA)和变分贝叶斯(variational Bayesian,VB)的迭代优化与容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CKF),提出一种适用于非线性模型的机动多目标跟踪算法。该算法在GM-VB-δ-GLMB的基础上采用逆伽马(inverse-Gamma,IG)和高斯乘积混合分布近似量测噪声协方差和状态联合后验分布;利用PPA-CKF-VB(PCKF-VB)方法对传递过程中的高斯项参数进行预测更新;最后为提高滤波精度进行变分贝叶斯容积RTS(VB cubature Rauch-Tung-Striebel,VB-CRTS)平滑。仿真结果表明,对于量测噪声未知的非线性系统,所提的算法与现有的VB-δ-GLMB算法相比目标跟踪精度有显著提高。
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关键词
δ-广义标签多伯努利
算法
非线性模型
容积卡尔曼滤波
临近点算法
变分贝叶斯近似
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职称材料
求解单调变分不等式的一类预测-校正方法的统一框架(英文)
被引量：
2
2
作者
何炳生
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期451-459,共9页
设ΩR^n是一个闭凸集,F是从Ω到R^n的一个映射,变分不等式是求一个向量u~*∈Ω,使得对所有的u∈Ω都有 (u-u~*)~TF(u~*)≥0.本文给出求解算子F为单调的变分不等式的一类预测-校正方法的统一框架,对给定的u^k∈Ω,预测点u^k可以用不同的...
设ΩR^n是一个闭凸集,F是从Ω到R^n的一个映射,变分不等式是求一个向量u~*∈Ω,使得对所有的u∈Ω都有 (u-u~*)~TF(u~*)≥0.本文给出求解算子F为单调的变分不等式的一类预测-校正方法的统一框架,对给定的u^k∈Ω,预测点u^k可以用不同的方法产生,但都可以用公式 (预测) u^k=P_Ω[u^k-β_kq(u^k,u^k,β_k)]来表示,其中β_k>0,q(u^k,u,β_k)∈R^n是依赖于u^k,u^k和β_k的向量并满足一些简单统一的条件,新的迭代点u^(k+1)由统一的校正公式 (校正) u^(k+1)=P_Ω[u^k-α_kβ_kF(u^k)]产生,其中α_k是最优步长参数,它使得在确定预测点的前提下,这一步迭代所取得的进步尽可能大,已有的一些方法可以看作是这个框架的特殊形式。此外,它也为构造求解单调变分不等式新的预测-校正类方 法提供了启示与帮助。
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关键词
单调变分不等式
预测-校正方法
临近点算法
闭凸集
映射
迭代
点
校正公式
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职称材料
题名
δ-广义标签多伯努利滤波算法的非线性扩展
被引量：
1
1
作者
齐美彬
胡晶晶
程佩琳
靳学明
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
中国电子科技集团第
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3571-3578,共8页
基金
国家自然科学基金(61771180)资助课题。
文摘
针对高斯混合(Gaussian mixture,GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli,VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题,结合基于临近点算法(proximal point algorithm,PPA)和变分贝叶斯(variational Bayesian,VB)的迭代优化与容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CKF),提出一种适用于非线性模型的机动多目标跟踪算法。该算法在GM-VB-δ-GLMB的基础上采用逆伽马(inverse-Gamma,IG)和高斯乘积混合分布近似量测噪声协方差和状态联合后验分布;利用PPA-CKF-VB(PCKF-VB)方法对传递过程中的高斯项参数进行预测更新;最后为提高滤波精度进行变分贝叶斯容积RTS(VB cubature Rauch-Tung-Striebel,VB-CRTS)平滑。仿真结果表明,对于量测噪声未知的非线性系统,所提的算法与现有的VB-δ-GLMB算法相比目标跟踪精度有显著提高。
关键词
δ-广义标签多伯努利
算法
非线性模型
容积卡尔曼滤波
临近点算法
变分贝叶斯近似
Keywords
δ-generalized labeled multi-Bernoulli(δ-GLMB)algorithm
nonlinear model
cubature Kalman filter(CKF)
proximal point algorithm
variational Bayesian approximation
分类号
TN953 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
求解单调变分不等式的一类预测-校正方法的统一框架(英文)
被引量：
2
2
作者
何炳生
机构
南京大学数学系
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期451-459,共9页
基金
NSFC grant 10271054
MOEC grant 20020284027
Jiangsu NSF grant BK2002075
文摘
设ΩR^n是一个闭凸集,F是从Ω到R^n的一个映射,变分不等式是求一个向量u~*∈Ω,使得对所有的u∈Ω都有 (u-u~*)~TF(u~*)≥0.本文给出求解算子F为单调的变分不等式的一类预测-校正方法的统一框架,对给定的u^k∈Ω,预测点u^k可以用不同的方法产生,但都可以用公式 (预测) u^k=P_Ω[u^k-β_kq(u^k,u^k,β_k)]来表示,其中β_k>0,q(u^k,u,β_k)∈R^n是依赖于u^k,u^k和β_k的向量并满足一些简单统一的条件,新的迭代点u^(k+1)由统一的校正公式 (校正) u^(k+1)=P_Ω[u^k-α_kβ_kF(u^k)]产生,其中α_k是最优步长参数,它使得在确定预测点的前提下,这一步迭代所取得的进步尽可能大,已有的一些方法可以看作是这个框架的特殊形式。此外,它也为构造求解单调变分不等式新的预测-校正类方 法提供了启示与帮助。
关键词
单调变分不等式
预测-校正方法
临近点算法
闭凸集
映射
迭代
点
校正公式
Keywords
monotone variational inequality, proximal point algorithm, prediction-correction method.
分类号
O178 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
δ-广义标签多伯努利滤波算法的非线性扩展
齐美彬
胡晶晶
程佩琳
靳学明
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
求解单调变分不等式的一类预测-校正方法的统一框架(英文)
何炳生
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2003
2
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职称材料
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