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厚尾噪声条件下的学生t泊松多伯努利混合滤波器

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针对运动过程和观测过程均受到异常噪声干扰的复杂不确定性多目标跟踪问题，本文创新性地提出了学生t混合泊松多伯努利混合滤波器。首先，直接将广域分布的异常噪声特性建模为学生t分布。随后，将泊松多伯努利混合滤波器的泊松点过程(PPP)和多伯努利混合(MBM)的概率密度参数合理的近似为学生t混合形式。其次，基于多目标概率密度的学生t混合模型，详细推导了泊松多伯努利混合滤波器学生t混合共轭先验形式，建立了学生t混合泊松多伯努利混合的闭式递推框架。最后，通过带显著拖尾分布特性的过程噪声和量测噪声共同干扰的复杂多目标跟踪仿真实验，验证了所提滤波算法的有效性。
A Student's t Poisson multi-Bernoulli mixture filter in the presence of heavy-tailed noise
Aiming at the complex uncertainty multi-target tracking where both the motion process and observation process are disturbed by anomalous noise,this paper innovatively proposes a Student's t mixture Poisson multi-Bernoulli mixture filter.First,the anomalous noise characteristics of the wide-area distribution are directly modeled as the Student's t distribution.Subsequently,the probability density parameters of the Poisson point process(PPP)and the multi-Bernoulli mixture(MBM)of the Poisson multi-Bernoulli mixture filter are reasonably approximated by the Student's t mixture form.Moreover,based on the Student's t mixture model which approximates the multi-target probability density,the Student's t mixture conjugate prior form of Poisson multi-Bernoulli mixture filter is derived in detail and a closed-form recursive framework of Student's t mixture Poisson multi-Bernoulli mixture is established.Finally,the effectiveness of the proposed filtering algorithm is verified by complex multi-target tracking simulation experiments under the joint interference of process noise and measurement noise with significant trailing distribution characteristics.

random finite setmulti-target trackingStudent's t mixtureheavy-tail noisePoisson multi-Bernoulli mixture

赵子文、陈辉、连峰、张光华

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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050

西安交通大学自动化科学与工程学院,陕西西安 710049

随机有限集 多目标跟踪 学生t混合 厚尾噪声 泊松多伯努利混合

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2024

10.7641/CTA.2023.20625

控制理论与应用
华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院

控制理论与应用

CSTPCD北大核心
影响因子：1.076
ISSN：1000-8152
年,卷(期)：2024.41(9)