西北工业大学——面向未知量测异常值的无人机扩展目标跟踪方法 | MDPI Drones

本文研究背景是无人机在复杂实际作业场景中，其量测数据易受环境干扰等因素影响产生未知异常值，严重制约了跟踪精度和系统可靠性。研究目的是为了解决传统跟踪方法难以适配含异常量测场景的问题，提出一种基于变分贝叶斯的扩展目标跟踪方法。该方法通过构建Student's t分布建模框架，并利用变分贝叶斯推理对耦合参数进行解耦与递归估计。结论表明，该方法在仿真和实测数据验证中，相较于传统方法，在目标扩展估计上展现出更高的有效性和鲁棒性，为无人机在复杂环境下的精准跟踪提供了可靠的技术方案。