[发明专利]变分贝叶斯概率假设密度多目标跟踪方法

权利要求书

1.基于变分贝叶斯近似的概率假设密度多目标跟踪方法，包括：

(1)初始化目标状态和量测噪声协方差的联合后验概率假设密度v₀(x，R)：

v0(x,R)≈Σi=1J0[w0(i)N(x;m0(i),P0(i))∏l=1dIG((σ0,l(i))2;α0,li,β0,l(i))]]]>

其中，和为第i个高斯分量参数，J₀为高斯分量个数；IG(·；)表示逆伽马分布，表示量测噪声标准差，和为逆伽马分布的两个参数；

(2)当k≥1，预测目标状态和量测噪声协方差的联合概率假设密度：

v_k|k-1(x，R)＝v_S，k|k-1(x，R)+b_k|k-1(x，R)+γ_k(x，R)其中，v_S，k|k-1(x，R)为生存目标状态和量测噪声协方差的联合预测概率假设密度，b_k|k-1(x，R)和γ_k(x，R)分别表示衍生目标和新生目标的联合预测概率假设密度；

(3)更新目标状态和量测噪声协方差的联合概率假设密度v_k|k(x，R)：

(3a)设定逆伽马分布参数：αk,l(j)=0.5+αk|k-1,l(j),]]>βk,l(j)(0)=βk|k-1,l(j),]]>其中l＝1，K，d，d表示量测噪声协方差R的维度；

(3b)计算量测噪声协方差n＝1，L，N表示迭代次序，N表示最大迭代次数；

(3c)如n≤N，更新计算目标状态和协方差矩阵并判断是否小于很小的常量ε，如果小于ε，停止迭代；否则，更新参数返回步骤(3b)；

(4)修剪和融合高斯-逆伽马混合分量；

(5)计算目标数目，提取多目标状态：

(5a)根据权值计算目标数，即

(5b)提取权值大于0.5的高斯-逆伽马分量作为目标状态。