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首页 > 期刊 > 自动化学报 > 信息融合理论研究进展:基于变分贝叶斯的联合优化 【正文】

信息融合理论研究进展:基于变分贝叶斯的联合优化

作者:潘泉; 胡玉梅; 兰华; 孙帅; 王增福; 杨峰 西北工业大学自动化学院; 中国西安710072; 信息融合技术教育部重点实验室; 中国西安710072; 墨尔本大学墨尔本; 澳大利亚VIC3010; 墨尔本皇家理工大学墨尔本; 澳大利亚VIC3000

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.

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