【摘 要】
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针对复杂的异常噪声条件下扩展目标跟踪问题,本文基于随机矩阵模型（RMM）提出了一种Student’s t逆Wishart滤波算法.首先,运用Student’s t分布对异常的过程噪声和量测噪声进行建模,运用逆Wishart分布对目标扩展状态进行建模,以更加合理的数学模型表征异常噪声条件下基于稀疏量测的目标基本轮廓特征.进一步的,本文详细推导了能稳健估计目标椭圆形状特征的Student’s t逆Wi
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（62163023,61873116,61763029）； 甘肃省教育厅产业支撑计划项目（2021CYZC-02）资助；
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针对复杂的异常噪声条件下扩展目标跟踪问题,本文基于随机矩阵模型（RMM）提出了一种Student’s t逆Wishart滤波算法.首先,运用Student’s t分布对异常的过程噪声和量测噪声进行建模,运用逆Wishart分布对目标扩展状态进行建模,以更加合理的数学模型表征异常噪声条件下基于稀疏量测的目标基本轮廓特征.进一步的,本文详细推导了能稳健估计目标椭圆形状特征的Student’s t逆Wishart滤波算法,能在形状和方向动态演变过程中有效估计扩展目标的多重特征.最后,通过构造异常噪声条件下椭圆扩展目标跟踪的仿真实验验证了所提算法的有效性.
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