Resumen

La convergencia del filtro de densidad de probabilidad de hipótesis extendida de mezcla gaussiana (GM-EPHD) y su aproximación de filtrado de Kalman extendido (EK) en condiciones ligeramente no lineales, es decir, el filtro EK-GM-EPHD, se estudia aquí. Este artículo demuestra que tanto el filtro GM-EPHD como el filtro EK-GM-EPHD convergen uniformemente al verdadero filtro EPHD. La importancia de este artículo radica en la teoría de presentar los resultados de convergencia de los filtros GM-EPHD y EK-GM-EPHD y las condiciones bajo las cuales ambos filtros satisfacen la convergencia uniforme.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Mezcla gaussiana; Densidad de hipótesis de probabilidad de objetivo extendido; Filtro; Kalman extendido; Aproximación de filtrado ek; Convergencia
• Keywords:Gaussian mixture; Extended-target probability hypothesis density; Filter; Extended kalman; Ek filtering approximation; Convergence