一、开题答辩题目：基于变分优化的无人机集群目标跟踪方法研究
二、开题答辩人：赵士杰
三、开题答辩时间：2024年12月5日 上午9:30
四、开题答辩地点：自动化学院会议室327
五、开题答辩内容简介：
在现代目标跟踪系统中，雷达、光电、电侦等多源跨域传感器协同探测手段获得带噪量测信息以及目标状态先验信息，通过状态估计与信息融合理论实现对非合作目标进行实时高精度跟踪。然而，探测系统非线性、噪声统计特性未知、非共轭噪声、系统偏差、传感器特性不一致等因素为无人机精细化目标跟踪带来了新的挑战。近年来，以概率论、图论、状态估计理论、最优化理论、机器学习等理论为基础的多源信息融合技术的发展，极大地推动了复杂目标跟踪系统建模与辨识的非线性估计理论的发展与完善。其中，以变分推理为框架的联合优化方法，为复杂环境下状态估计与参数辨识问题提供了一种新的解决思路。如何将变分优化的优势融入到目标跟踪与信息融合领域，从而促进目标跟踪与信息融合的发展具有重要的科学意义。本文将围绕异构传感器融合的无人机集群目标跟踪任务存在的非线性、噪声统计特性未知、系统偏差、传感器特性不一致等科学问题，结合以概率机器学习、最优化理论为基础的变分优化方法，根据探测环境和探测设备的多样性与复杂性，开展基于变分优化的无人机集群目标跟踪与信息融合方法研究。旨在为高精度、强鲁棒性的目标跟踪与信息融合任务提供理论依据与技术支撑。
六、开题答辩人简介
赵士杰，男，西北工业大学自动化学院控制工程专业，2023级在读博士研究生，主要研究方向为无人机目标跟踪、信息融合。
