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摘要
针对过程噪声和量测噪声野值导致高斯混合势概率假设密度滤波性能下降的问题,提出了一种基于学生t分布的势概率假设密度滤波。首先,引入学生t分布对重尾的过程噪声和量测噪声进行建模;其次,将多目标后验强度近似为学生t分布混合形式,推导了基于学生t分布的势概率假设密度滤波的闭合解,并采用矩匹配算法防止学生t分布的自由度无限增长。仿真结果表明,在含有过程噪声和量测噪声野值的环境下,所提算法的目标数估计精度和最优子模式分配距离优于高斯混合势概率假设密度滤波和学生t分布混合概率假设密度滤波,提高了多目标跟踪性能。
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单位电子工程学院; 西安电子科技大学
