一种用于汽车雷达传感器数据多目标跟踪的检测前跟踪方法
信号处理
2020-07-13 v2
摘要
近年来，标记随机有限集表述下的贝叶斯滤波方法在多目标跟踪领域变得日益强大。最新成果之一是广义标记多伯努利（GLMB）滤波器，它能在统一框架下实现稳定的势与目标状态估计以及目标识别。与 GLMB 滤波器最初的应用背景不同，本文将其用于检测前跟踪（TBD）方案中，从而避免了因阈值化及其他数据预处理步骤造成的信息损失。本文在可分离似然假设下给出了一种 TBD GLMB 滤波器设计，可应用于汽车雷达场景下的真实世界数据与场景。其对于真实传感器数据的适用性在一个示例场景中得以展示。据作者所知，GLMB 滤波器首次被应用于 TBD 框架下的真实雷达数据。
引用
@article{arxiv.2006.02755,
title = {A Track-Before-Detect Approach to Multi-Target Tracking on Automotive Radar Sensor Data},
author = {David Meister and Martin F. Holder and Hermann Winner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02755},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 3 figures, Late-Breaking Result at the 21st IFAC World Congress 2020