Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 变分贝叶斯概率数据关联算法 | |
| 恽鹏; 吴盘龙; 李星秀; 何山 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:10页码:2486-2495 |
| 摘要 | 针对杂波环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于变分贝叶斯的概率数据关联算法(Variational Bayesian based probabilistic data association algorithm, VB-PDA).该算法首先将关联事件视为一个随机变量并利用多项分布对其进行建模,随后基于数据集、目标状态、关联事件的联合概率密度函数求取关联事件的后验概率密度函数,最后将关联事件的后验概率密度函数引入变分贝叶斯框架中以获取状态近似后验概率密度函数.相比于概率数据关联算法, VB-PDA算法在提高算法实时性的同时在权重Kullback-Leibler (KL)平均准则下获取了近似程度更高的状态后验概率密度函数.相关仿真实验对提出算法的有效性进行了验证. |
| 关键词 | 杂波 目标跟踪 概率数据关联 变分贝叶斯 多项分布 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200407 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56266 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 恽鹏,吴盘龙,李星秀,等. 变分贝叶斯概率数据关联算法[J]. 自动化学报,2022,48(10):2486-2495. |
| APA | 恽鹏,吴盘龙,李星秀,&何山.(2022).变分贝叶斯概率数据关联算法.自动化学报,48(10),2486-2495. |
| MLA | 恽鹏,et al."变分贝叶斯概率数据关联算法".自动化学报 48.10(2022):2486-2495. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2020-0407.pdf（1250KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 | |
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