随机集理论及其在信息融合中的应用

多源信息融合经过近20年的发展已经取得了丰富的理论成果和应用成果,但是其理论框架尚未建立。近几年由Mahler提出的有限集合统计学(FISST)理论——随机集理论的特例,从概率论角度统一表述了信息融合技术的主要方面。该文对近十几年随机集信息融合技术的发展加以回顾,主要包括随机集理论的产生背景、基本的思想和理论框架,以及当前的应用领域。最后指出了随机集理论将来可能的发展方向。

基于势概率假设密度滤波器的不可分辨目标跟踪算法

根据有限集统计方法,推导得到了可适用于不可分辨目标跟踪问题的势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波器。类似传统的点目标CPHD滤波器,该不可分辨目标CPHD滤波器不仅可以递推地传递多目标状态集合的一阶统计矩,还可以传递多目标个数(即势)的概率分布。蒙特卡罗仿真实验表明,相比Mahler提出的不可分辨目标PHD滤波器,所提出的不可分辨目标CPHD滤波器具有更加精确和稳定的多目标个数和状态估计,但它的计算量要大于不可分辨目标PHD滤波器。