轨迹泊松多伯努利混合滤波器的多扫描实现
信号处理
2020-03-02 v2
摘要
泊松多伯努利混合（PMBM）与多伯努利混合（MBM）是两种存在闭式滤波递推的多目标分布。PMBM 具有泊松出生过程，而 MBM 具有多伯努利出生过程。本文考虑最近发展的利用轨迹随机有限集的多目标跟踪问题表述，借此显式建立航迹连续性。提出了一种多扫描轨迹 PMBM 滤波器与一种多扫描轨迹 MBM 滤波器，其具备纠正过去数据关联决策以改进当前决策的能力。此外，提出了一种多扫描轨迹 滤波器，其中所有伯努利分量的存在概率要么为 0 要么为 1。本文提出一种高效实现，执行面向航迹的 -扫描剪枝以限制计算复杂度，并使用对偶分解求解所涉及的多帧分配问题。所提出的多目标跟踪器结合高效固定滞后平滑方法应用的性能在仿真研究中得到评估。
引用
@article{arxiv.1912.01748,
title = {Multi-Scan Implementation of the Trajectory Poisson Multi-Bernoulli Mixture Filter},
author = {Yuxuan Xia and Karl Granström and Lennart Svensson and Ángel F. García-Fernández and Jason L. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.01748},
year = {2020}
}
备注
Published in Journals of Advances in Information Fusion, Special issue on Multiple Hypothesis Tracking, Volume 14, Number 2, Page 213-235, December 2019. MATLAB code is available at https://github.com/yuhsuansia/Multi-scan-trajectory-PMBM-filter