高斯混合模型下的空间失稳目标分层运动估计方法
摘要
为提高线性测量系统下非合作空间目标在帧内运动差异和噪声干扰等复杂情况下的运动估计精度，提出一种基于最大期望-高斯混合模型（EM-GMM）的分层次非合作空间失稳目标运动估计方法。根据点云序列所具有的时间连续性，引入高斯混合模型，建立两个EM层次，使用按列基准映射对齐点云序列，定量迭代第一EM层次获得粗估计结果。进一步将无噪声点视为潜在变量，通过双曲正切降噪权重构造虚拟点替代原始测量点迭代第二EM层次，从而获取高精度运动参数。实验结果表明，所提方法可以有效抑制帧内运动差异和噪声干扰对运动估计的影响，较传统方法在不同噪声标准差下有着更高的精度和更强的鲁棒性。
引用本文（GB/T 7714）
周志强 Zhou Zhiqiang, 孙日明 Sun Riming, 郭成龙 Guo Chenglong, 等. 高斯混合模型下的空间失稳目标分层运动估计方法[J]. Acta Optica Sinica, 2024.
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