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基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法
何祥宇, 李静, 杨数强, 夏玉杰
计算机应用
2020, 40 (12):
3701-3706.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040451
针对未知测量噪声协方差情况下的多扩展目标跟踪问题，利用扩展目标概率假设密度（ET-PHD）滤波器和变分贝叶斯（VB）近似理论，提出了一种标准ET-PHD滤波器的扩展方法及其解析的实现方法。首先，根据标准ET-PHD滤波器的目标状态方程和测量方程，定义了目标状态和测量噪声协方差的增广状态变量及二者的联合转移函数；然后，根据标准ET-PHD滤波器，构建了扩展的ET-PHD滤波器的预测和更新公式；最后，在线性高斯假设的条件下，利用高斯和逆伽马（IG）混合分布表示目标的联合后验强度函数，从而给出了扩展ET-PHD滤波器的解析实现。仿真结果表明：所提算法能提供可靠的跟踪结果，可有效地处理未知测量噪声协方差环境中的多扩展目标跟踪问题。
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