一种基于概率密度传播的目标跟踪算法

摘要：

该文提出一种解决非线性、非高斯条件下目标跟踪问题的新方法,在贝叶斯框架下通过连续概率密度传播实现目标跟踪.采用高斯混合模型表征目标先验分布、后验分布及观察似然函数,利用无迹变换实现目标位置的非线性预测,通过拟合方法获得后验分布,同时,将后验分布各模式的加权质心作为目标的位置估计.仿真结果表明,该算法可以很好地解决大噪声环境下基于无线传感器网络的目标跟踪问题.

关键词：无线传感器网络、跟踪、概率密度传播、贝叶斯估计

所属期刊栏目：32

分类号：TP393;TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60871046资助课题

在线出版日期：2010-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2410-2414