算术平均密度融合——第二部分：无标记与有标记RFS融合的统一推导

作为一种基本的信息融合方法，算术平均（AA）融合近来在多传感器多目标跟踪背景下针对各类随机有限集（RFS）滤波器融合得到了研究。它并非普通密度AA融合对RFS分布的直接推广，而必须保持所融合多目标密度的形式。本工作中，我们首先提出一个统计概念，即概率假设密度（PHD）一致性，并解释其如何由PHD-AA融合实现，从而带来对现有目标更准确与鲁棒的检测与定位。这构成了执行滤波器间PHD AA融合/共识同时保持所融合RFS滤波器形式的兼具理论严谨与技术意义的理由。随后，我们基于（有标记）PHD-AA/一致性推导并分析了绝大多数现有无标记/有标记RFS滤波器的恰当AA融合公式。这些推导在理论上统一、精确、无需近似，并极大促进了异质无标记与有标记RFS密度融合，该融合在两篇连续的配套论文中分别予以展示。