本文针对杂波条件下多扩展目标的状态估计,目标个数估计,扩展目标形状估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Labelled random finite sets,L-RFS)框架下多扩展目标跟踪学习算法,该学习算法主要包括两方面:多扩展目标动态建模和多扩展...本文针对杂波条件下多扩展目标的状态估计,目标个数估计,扩展目标形状估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Labelled random finite sets,L-RFS)框架下多扩展目标跟踪学习算法,该学习算法主要包括两方面:多扩展目标动态建模和多扩展目标的跟踪估计.首先,结合广义标签多伯努利滤波器(Generalized labelled multi-Bernoulli,GLMB)建立了扩展目标的量测有限混合模型(Finite mixture models,FMM),利用Gibbs采样和贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)准则推导出有限混合模型的参数来对多扩展目标形状进行学习,然后采用等效量测方法来替代扩展目标产生的量测,对扩展目标形状采用椭圆逼近建模,实现扩展目标形状与状态的估计.仿真实验表明本文所给的方法能够有效跟踪多扩展目标,并且在目标个数估计方面优于CBMeMBer算法.此外,与标签多伯努利滤波(LMB)计算比较表明:GLMB和LMB算法滤波估计精度接近,二者精度高于CBMeMBer算法.展开更多
文摘频域反射法(frequency domain reflectometry,FDR)是目前电缆缺陷定位的有效方法之一。针对传统FDR的缺陷定位效果受窗函数和干扰项影响大的问题,该文提出一种基于子空间分解的电缆缺陷定位方法,该方法不需要选择窗函数,并且滤除了干扰信号的子空间,因此拥有更好的缺陷定位效果。首先,利用传输线理论研究电缆的反射系数谱,证实了反射系数谱可用于定位电缆缺陷。然后,介绍了子空间分解技术、改进的贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)及基于密度聚类算法的原理,通过估计反射系数谱中各复指数衰减振荡函数的参数,并滤除相关干扰,提出了新的电缆缺陷定位谱图。最后,根据所提方法,对200m仿真电缆模型与500m真实电缆开展缺陷定位。结果表明,该定位谱图可准确地定位电缆中缺陷,并且干扰项较少,较大程度地提高FDR方法对电缆缺陷的定位正确率。
文摘本文针对杂波条件下多扩展目标的状态估计,目标个数估计,扩展目标形状估计问题,提出了一种基于标签随机有限集(Labelled random finite sets,L-RFS)框架下多扩展目标跟踪学习算法,该学习算法主要包括两方面:多扩展目标动态建模和多扩展目标的跟踪估计.首先,结合广义标签多伯努利滤波器(Generalized labelled multi-Bernoulli,GLMB)建立了扩展目标的量测有限混合模型(Finite mixture models,FMM),利用Gibbs采样和贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)准则推导出有限混合模型的参数来对多扩展目标形状进行学习,然后采用等效量测方法来替代扩展目标产生的量测,对扩展目标形状采用椭圆逼近建模,实现扩展目标形状与状态的估计.仿真实验表明本文所给的方法能够有效跟踪多扩展目标,并且在目标个数估计方面优于CBMeMBer算法.此外,与标签多伯努利滤波(LMB)计算比较表明:GLMB和LMB算法滤波估计精度接近,二者精度高于CBMeMBer算法.
