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申请/专利权人：江苏信息职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于散度最小化的自适应多伯努利多目标跟踪方法，选取逆威希特分布作为重度重尾过程噪声和量测噪声的先验分布，利用最小化散度方法，建立了目标状态和过程噪声以及测量噪声的联合概率密度函数，以近似实际后验分布；然后通过贝叶斯推理和固定迭代的方法实现了目标状态和重度重尾噪声的联合估计；以形成一种新的自适应多伯努利多目标跟踪方法来传播混合成分的权重、均值、尺度矩阵和自由度的闭合形式；保证了多伯努利滤波算法框架下可以有效地实现重度重尾过程噪声协方差矩阵和重度重尾量测噪声协方差矩阵条件下的多目标跟踪。
主权项：1.一种基于散度最小化的自适应多伯努利多目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、在时刻k＝0时，设定联合概率假设密度，并初始化参数；S2、在时刻k≥1时，对目标状态x、过程噪声协方差矩阵Q、量测噪声协方差矩阵R和自由度参数v的联合概率假设密度pk-1|k-1yk，l进行预测，得到预测的目标联合概率密度pk|k-1yk，l；S3、将预测的目标状态和量测噪声协方差的联合概率假设密度代入多伯努利滤波框架对进行预测，更新目标状态、预测误差协方差、辅助参数和自由度参数的联合概率假设密度pk|kx,Q，R；S4、采用步骤S2和步骤S3更新航迹后的多条航迹，多条航迹与多个量测的更新产生航迹假设矩阵；S5、对更新航迹假设矩阵每行进行采样，得到矩阵的航迹集I；S6、设置航迹集的修剪门限T和允许的最大航迹集数量Jmax，将航迹集的权重概率小于修剪门限的航迹集删除；S7、获取航迹集的数量，相同航迹数量的航迹集权重相加，再选择权重最大的航迹集中的所有航迹作为输出；S8、判断时间k是否达到结束时间，是则输出结果，否则返回步骤S2继续跟踪目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏信息职业技术学院 一种基于散度最小化的自适应多伯努利多目标跟踪方法
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