基于滑动窗口的多扫描多目标跟踪方法
计算机与社会
2022-10-11 v1
摘要
多目标状态估计是指利用受噪声与杂波污染的观测来估计监视区域内目标的数量及其轨迹。在贝叶斯框架下，多目标估计最常用的方法是通过递归传播多目标滤波密度，并在每个时间步用当前观测集对其进行更新。相比之下，多目标平滑利用截至当前时间步的所有观测，并使用多目标后验密度递归传播多目标状态的完整历史。近期的广义标号多伯努利(GLMB)平滑器是一种解析递归，通过从起始到当前时间步递归更新标号与观测关联图来传播标号多目标后验。本文中，我们提出一种基于滑动窗口的GLMB平滑器多目标跟踪解决方案，使得仅窗口内(由最新关联图组成)的关联图被更新，从而得到一种适用于实际实现的高效近似解。
引用
@article{arxiv.2210.04008,
title = {A Moving Window Based Approach to Multi-scan Multi-Target Tracking},
author = {Diluka Moratuwage and Changbeom Shim and Yuthika Punchihewa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.04008},
year = {2022}
}