文献类型：期刊文章

作　　者：潘泉[1,2] 胡玉梅[1,2,3] 兰华[1,2] 孙帅[2,4] 王增福[1,2] 杨峰[1,2]

PAN Quan;HU Yu-Mei;LAN Hua;SUN Shuai;WANG Zeng-Fu;YANG Feng(School of Automation,Northwestern Polytechnical Univer-sity,Xi0an710072,China;Key Laboratory of InformationFusion Technology,Ministry of Education,Xi0an710072,China;The University of Melbourne,Melbourne VIC3010,Australia;RMIT University,Melbourne VIC3000,Australia)

机构地区：[1]西北工业大学自动化学院,中国西安710072 [2]信息融合技术教育部重点实验室,中国西安710072 [3]墨尔本大学墨尔本,澳大利亚VIC3010 [4]墨尔本皇家理工大学墨尔本,澳大利亚VIC3000

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61790552,61501378,61501305,61374159);中国科协优秀中外青年交流计划(2017CASTQNJL046);航空基金(20165153034);西北工业大学博士论文创新项目(CX201915)资助~~

年　　份：2019

卷　　号：45

期　　号：7

起止页码：1207-1223

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：通过梳理近年信息融合理论的发展,分析了复杂目标跟踪系统中存在的非线性、多模式、深耦合、网络化、高维数和未知扰动输入等问题,指出现阶段目标跟踪系统中联合优化的必要性.继而,讨论了解决联合优化问题的主要方法,包括联合检测与估计,联合聚类与估计,联合关联与估计及联合决策与估计等.同时,着重介绍了变分贝叶斯辨识、估计和优化的统一框架和以其为基础的目标跟踪联合一体优化方法,并以天波超视距雷达为应用背景,给出在多路径多模式多目标跟踪场景下算法的一般性描述.最后,讨论了变分贝叶斯理论在目标跟踪领域的开放问题和未来研究方向.

关 键 词：信息融合 目标跟踪 状态估计 联合优化  变分贝叶斯理论  

分 类 号：TP391.41]