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 PAN Quan;HU Yu-Mei;LAN Hua;SUN Shuai;WANG Zeng-Fu;YANG Feng

作者机构：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 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2019年第45卷第7期

页      面：1207-1223页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61790552,61501378,61501305,61374159) 中国科协优秀中外青年交流计划(2017CASTQNJL046) 航空基金(20165153034) 西北工业大学博士论文创新项目(CX201915)资助~~ 

主　　题：信息融合 目标跟踪 状态估计 联合优化 变分贝叶斯理论 

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.