基于单声矢量传声器虚拟扩展的多机动声目标跟踪算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张君; 鲍明; 赵静; 陈志菲; 杨建华 |
| 刊名 | 自动化学报
 |
| 出版日期 | 2023 |
| 卷号 | 49期号:2页码:383-398 |
| 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 |
| ISSN号 | 0254-4156 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c220172 |
| 英文摘要 | 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. |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56198]  |
| 专题 | 自动化研究所_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. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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