基于算术平均融合的分布式多伯努利扩展目标跟踪

摘要：

在分布式传感网络中,由于同一扩展目标的方位角以及轴长等状态参数在不同传感器下估计结果不一致,因此多扩展目标估计关联困难,从而为后续密度信息融合带来了巨大挑战.相比于点目标后验密度信息,扩展目标后验密度同时包含了质心状态和外形信息.该文结合质心欧氏距离和外形矩阵非欧氏尺寸-形状度量提出了椭圆距离(ED),该椭圆距离同时考虑了扩展目标质心状态与外形信息,更好地实现了不同传感器下同一扩展目标后验密度关联.此外该文在算术平均(AA)融合规则下推导了融合空间密度的近似伽马高斯逆威沙特(GGIW)分布,实现了不同传感器下同一扩展目标后验信息AA融合.仿真实验表明,该文所提算法在分布式传感网络中能有效地进行多扩展目标跟踪.

关键词：分布式网络、扩展目标、椭圆距离、算术平均、伽马高斯逆威沙特

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73;TP391

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2171-2179