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浅析随机集及其在多目标跟踪中的应用

朱虹;权冀川;张育铭

  在多目标跟踪中,不仅目标的位置随时间改变,随着新目标的出现、旧目标的消失,目标的数量也会随时间改变。随机(有限)集为模拟多传感器多目标观测,提供了有效的方法。有限集合统计学理论(FISST)是随机集的特例,它为多源、多目标信息融合的许多问题提供了统一、科学的概率基础。FISST 的概念与传统的古典概率不同,本文给出了 FISST 和标准概率理论间的一些联系。此外,在多目标跟踪问题上,给出了在非线性条件下, 计算后验概率的基于 SMC 仿真的近似算法。……   
[关键词]:随机集;FISST;多目标跟踪;SMC
[文献类型]:会议论文
[文献出处]: 《第九届中国青年信息与管理学者大会论文集2007年