自適應(yīng)加權(quán)算術(shù)平均融合的分布式多伯努利目標(biāo)跟蹤

摘要： 針對固定融合權(quán)重忽略傳感器性能不一致導(dǎo)致融合性能下降的問題，提出一種自適應(yīng)加權(quán)算術(shù)平均融合的分布式多伯努利目標(biāo)跟蹤算法。首先定義與距離相關(guān)的檢測概率時變模型和與雜波量測數(shù)量相關(guān)的雜波概率時變模型。其次，定義取決于檢測概率和雜波概率的傳感器可信度，以衡量傳感器中參與融合的數(shù)據(jù)可信程度。最終在勢平衡多伯努利濾波器的框架下實現(xiàn)局部濾波，并將由可信度構(gòu)成的自適應(yīng)融合權(quán)重引入后驗密度的算... （共9頁）