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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明属于通信技术领域，尤其是涉及一种基于变分贝叶斯的轨迹PHD多辐射源自适应跟踪方法。本发明采用多传感器接收到的多辐射源信号量测信息，使用高斯逆威沙特GIW分布对辐射源状态和噪声分布进行建模，使用变分贝叶斯VB技术进行滤波提升了算法的鲁棒性。仿真结果表明该算法能够针对未知量测噪声的情形进行自适应滤波，与传统方法相比更能适应未知时变的量测噪声。
主权项：1.一种基于变分贝叶斯的轨迹PHD多辐射源自适应跟踪方法，利用多个传感器对辐射源进行量测，其特征在于，包括以下步骤：S1、定义M个强度传感器每时刻产生Mz＝M-1个强度差量测，其中在k时刻由传感器m1和传感器m2产生的第i个量测为S2、定义辐射源状态和噪声分布的混合轨迹状态为其中t表示轨迹起始时刻，x1:i表示时间连续的辐射源目标状态序列，表示噪声协方差和预测协方差的和；S3、将k-1时刻轨迹概率假设密度PHD的先验分布表示为 定义k时刻新生轨迹PHD的分布表示为 其中表示x服从均值为m、协方差为P的高斯分布，表示R服从自由度为u、测度矩阵为U的逆威沙特分布；S4、下一时刻k的轨迹集Xk是存活轨迹集和新生轨迹集的并集，应用马勒的一般运动定律通过集合积分计算预测的轨迹PHD为 S5、应用贝叶斯更新准则，k时刻的后验分布PHD计算为： 设定预测轨迹的是泊松的，则将上式改写成 S6、引入变换y＝rW，利用变量变换公式，将集合积分转化为普通积分如下： 应用坎贝尔定理的线性版本，用高斯分布近似Qk|k-1y得到： S7、对轨迹的相关长度进行截断，进行剪枝合并和状态提取；S8、重复S3～S7进行迭代滤波跟踪获得每个时刻的轨迹信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于变分贝叶斯的轨迹PHD多辐射源自适应跟踪方法
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