【摘 要】
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传统的基于高斯过程的扩展目标跟踪(Gaussian Process Extended Target Tracking,GP-ETT)算法通常将高斯过程的输入视为精确值,输入不确定性不可忽略时,引起跟踪性能的降低.针对这一问题,定量推导了GP-ET T算法中GP输入噪声的前二阶矩,提出基于泰勒级数与数值近似的3种带输入噪声的GP-ET T算法,并求得理想环境下带输入噪声的GP-ET T最优理论性能界.仿真结果表明,改进算法的马氏距离更小,得到的性能界更合理.
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,杭州 310018
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传统的基于高斯过程的扩展目标跟踪(Gaussian Process Extended Target Tracking,GP-ETT)算法通常将高斯过程的输入视为精确值,输入不确定性不可忽略时,引起跟踪性能的降低.针对这一问题,定量推导了GP-ET T算法中GP输入噪声的前二阶矩,提出基于泰勒级数与数值近似的3种带输入噪声的GP-ET T算法,并求得理想环境下带输入噪声的GP-ET T最优理论性能界.仿真结果表明,改进算法的马氏距离更小,得到的性能界更合理.
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