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题名信息融合理论研究进展:基于变分贝叶斯的联合优化
被引量：26
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作者
潘泉
胡玉梅
兰华
孙帅
王增福
杨峰
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机构
西北工业大学自动化学院
信息融合技术教育部重点实验室
墨尔本大学墨尔本
墨尔本皇家理工大学墨尔本
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1207-1223,共17页
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基金
国家自然科学基金(61790552,61501378,61501305,61374159)
中国科协优秀中外青年交流计划(2017CASTQNJL046)
+1 种基金
航空基金(20165153034)
西北工业大学博士论文创新项目(CX201915)资助~~
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文摘
通过梳理近年信息融合理论的发展,分析了复杂目标跟踪系统中存在的非线性、多模式、深耦合、网络化、高维数和未知扰动输入等问题,指出现阶段目标跟踪系统中联合优化的必要性.继而,讨论了解决联合优化问题的主要方法,包括联合检测与估计,联合聚类与估计,联合关联与估计及联合决策与估计等.同时,着重介绍了变分贝叶斯辨识、估计和优化的统一框架和以其为基础的目标跟踪联合一体优化方法,并以天波超视距雷达为应用背景,给出在多路径多模式多目标跟踪场景下算法的一般性描述.最后,讨论了变分贝叶斯理论在目标跟踪领域的开放问题和未来研究方向.
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关键词
信息融合
目标跟踪
状态估计
联合优化
变分贝叶斯理论
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Keywords
Information fusion
target tracking
state estimation
joint optimization
variational Bayesian theory
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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