[发明专利]基于期望最大化高斯混合缩减的分布式贝叶斯滤波器目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202110698228.2 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113537299A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 杨峰;唐欣怡;李天成;郑丽涛 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 华金 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于期望最大化高斯混合缩减的分布式贝叶斯滤波器目标跟踪方法，首先，运用OWM进行权重剪枝策略，删除对后验分布贡献可忽略不计的分量。然后，使用WKLD迭代算法进行预处理，预处理步骤可以减少后续算法的迭代次数，在数据量大时可以有效提高计算效率。最后，将高斯混合缩减问题转化为求解缩减后全局最优的高斯混合分布参数估计问题。将EM算法进行改进，扩展至对由大量高斯分量缩减至少量高斯分量组成的混合分布问题进行参数估计的问题中，从而进行全局最优的聚合。最终，将本文所提基于PP框架的改进EM高斯混合缩减方法应用至分布式贝叶斯滤波器目标跟踪场景，仿真结果表明改进PP‑EM高斯混合缩减方法以计算复杂度为代价，有效提高了精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 期望 最大化 混合 缩减 分布式 贝叶斯 滤波器 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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