基于熵分布的概率假设密度滤波器高斯混合实现

作者：吴刚; 韩崇昭; 闫小喜; 连峰

来源：控制与决策, 2013, (01): 89-93.

• 概率假设密度
• 高斯混合实现
• 熵分布
• 分量删减
• 极大后验 probability hypothesis density
• Gaussian mixture implementation
• entropy distribution
• component pruning
• maximum a posterior

针对概率假设密度滤波器,提出一种基于熵分布的高斯混合实现算法.在该算法中,作为混合参数先验分布的熵分布,主要用在极大后验迭代过程中删减无关混合分量,该删减操作可通过混合权重调整来实现.此外,该算法还能够解决多个具有类似参数的混合分量共同描述一个强度峰值的问题.仿真结果表明,所提出算法优于典型的阈值删减算法.

• 单位
  西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室; 江苏大学; 西安交通大学