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题名基于高斯过程的多机动扩展目标跟踪
被引量：3
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作者
郭云飞
李勇
任昕
彭冬亮
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第11期2392-2403,共12页
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基金
浙江省自然科学基金重点项目(LZ20F010002)
国家自然科学基金(61871166)资助。
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文摘
针对杂波环境下多机动扩展目标跟踪问题,提出一种基于高斯过程的变结构多模型联合概率数据关联方法.首先,采用期望模型扩展方法构建自适应模型集,并对各个扩展目标状态进行初始化.其次,基于高斯过程建立联合跟踪门以选择有效量测,形成联合关联矩阵.然后,拆分联合关联矩阵得到可行关联矩阵并求解关联事件概率.最后,利用联合概率数据关联滤波器更新各个扩展目标的状态和协方差,并将更新的状态进行融合,得到最终的状态估计.仿真验证了所提方法的有效性.
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关键词
高斯过程
多机动扩展目标
期望模型扩展
变结构多模型
联合概率数据关联
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Keywords
Gaussian process
multiple maneuvering extended target
expecting model augmentation
variable structure multiple model
joint probabilistic data association
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN713
[电子电信—电路与系统]
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