Bernoulli Gaussian max 滤波的 Chernoff 融合
信号处理
2024-10-31 v1
摘要
信息源之间的统计依赖关系往往并未被充分了解，但在实际的分布式跟踪方案中，这些依赖关系必须被考虑进去，以防止轨迹发生偏离。在这种情况下，Chernoff 融合是众所周知且被广泛接受的方法，可用于处理统计依赖关系未知的轨迹融合问题。本文推导了针对 Bernoulli Gaussian max 滤波的精确 Chernoff 融合方程。这些滤波器最近在可能性理论框架下被提出，作为 Bernoulli Gaussian sum 滤波的类比。可能性方法的主要动机在于，它有效处理了用于跟踪算法的不精确数学模型（如动态模型、测量模型）。本文还展示了在缺乏关于统计依赖关系知识的情况下，所提出的可能性融合方案的有效性。
引用
@article{arxiv.2410.23172,
title = {Chernoff fusion of Bernoulli Gaussian max filters},
author = {Zhijin Chen and Branko Ristic and Du Yong Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.23172},
year = {2024}
}