一种用于共存点目标与扩展目标的泊松多伯努利混合滤波器
统计方法学
2021-05-19 v2 计算机视觉与模式识别
应用统计
摘要
本文提出一种用于共存点目标与扩展目标的泊松多伯努利混合（PMBM）滤波器，即适用于可能存在同时点目标与扩展目标的场景。PMBM 滤波器基于数据关联的概率信息以及单目标预测与更新，提供计算多目标滤波后验的递推式。本文中，我们首先推导了广义测量模型下的 PMBM 滤波器更新，该模型可包含源自点目标与扩展目标的测量。其次，我们提出一种同时容纳点目标与扩展目标的单目标空间，并推导了以高斯密度表示点目标、以伽马高斯逆威沙特密度表示扩展目标的滤波递推式。作为 PMBM 滤波器在计算上高效的近似，我们还开发了用于共存点目标与扩展目标的泊松多伯努利（PMB）滤波器。所得滤波器通过数值仿真进行了分析。
引用
@article{arxiv.2011.04464,
title = {A Poisson multi-Bernoulli mixture filter for coexisting point and extended targets},
author = {Ángel F. García-Fernández and Jason L. Williams and Lennart Svensson and Yuxuan Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04464},
year = {2021}
}
备注
Matlab files can be found at https://github.com/Agarciafernandez/Coexisting-point-extended-target-PMBM-filter and https://github.com/yuhsuansia/Coexisting-point-extended-target-PMBM-filter. A relevant multi-object tracking course can be found at https://www.youtube.com/channel/UCa2-fpj6AV8T6JK1uTRuFpw