摘要： 針對(duì)現(xiàn)有算法對(duì)多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤精度低的問題,本文提出了一種高斯過程泊松多伯努利混合(GP-PMBM)濾波算法及其變分優(yōu)化.首先,基于高斯過程原理建立了增廣狀態(tài)空間模型,接著,將其與泊松多伯努利混合濾波器相結(jié)合,提出GP-PMBM算法.然后,針對(duì)因使用非線性濾波技術(shù)而導(dǎo)致GP-PMBM濾波精度下降的問題,使用變分貝葉斯優(yōu)化更新結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的優(yōu)化更新,提升了濾波器的估計(jì)精度... （共10頁）