Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法 | |
| 张君; 鲍明; 赵静; 陈志菲; 杨建华 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2023 | |
| 卷号 | 49期号:2页码:383-398 |
| 摘要 | 为解决单声矢量传声器(Acoustic vector sensor, AVS)可跟踪声目标数目少、跟踪性能差的问题,提出了基于AVS虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法.首先,引入高阶累积量预处理过程并建立高阶似然函数,不仅能够抑制高斯噪声、提高估计精度,还可通过AVS的虚拟扩展增加可跟踪目标数目.然后,在边缘化δ广义标签多伯努利(Marginalizedδ-generalized label multi-bernoulli, M δ-GLMB)滤波框架下,提出了基于累积量的增广运动模型状态的M δ-GLMB (Cumulants-based augumented motion model state M δ-GLMB, Cum-AMMS-GLMB)算法.算法引入多种运动模型,并将表征不同模型的索引标号作为目标状态的增广参数,通过各模型间的加权混合获取优于单一运动模型的跟踪性能.除此之外,算法的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现过程中,依据高阶预处理获得的归一化空间谱拟合检测概率函数,抑制了杂波向可用粒子扩展,进一步增强了高似然区域的粒子.最后,推导了AVS目标跟踪的后验克拉美罗下界(Posterior cram e'r-rao lower bound, PCRLB),并通过仿真实验验证了算法的量测噪声抑制能力和声目标跟踪性能. |
| 关键词 | 声矢量传声器 高阶累积量 虚拟扩展 广义标签多伯努利滤波 多目标跟踪 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c220172 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56198 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张君,鲍明,赵静,等. 基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法[J]. 自动化学报,2023,49(2):383-398. |
| APA | 张君,鲍明,赵静,陈志菲,&杨建华.(2023).基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法.自动化学报,49(2),383-398. |
| MLA | 张君,et al."基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法".自动化学报 49.2(2023):383-398. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2022-0172.pdf（5403KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 | |
| 个性服务 |
| 推荐该条目 |
| 保存到收藏夹 |
| 查看访问统计 |
| 导出为Endnote文件 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [张君]的文章 |
| [鲍明]的文章 |
| [赵静]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [张君]的文章 |
| [鲍明]的文章 |
| [赵静]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [张君]的文章 |
| [鲍明]的文章 |
| [赵静]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论