基于池化的轨迹融合策略：调和均值密度
信号处理
2024-12-10 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在分布式传感器融合架构中，使用标准卡尔曼滤波（naive fusion）会导致结果下降，因为忽略了轨迹相关性且采用保守的融合策略作为次优替代方案。由于高斯混合提供了对任意密度建模的灵活方式，因此需要适用于高斯混合的融合策略。虽然广义协方差相交（CI）提供了融合高斯混合的方法，但该过程繁琐且需要计算混合密度的非整数次方。本文发展了基于池化的融合策略，利用调和均值密度（HMD）插值局部密度，并表明该方法可在框架几乎不变的情况下处理高斯和混合密度。研究了该融合策略的数学性质，并在2D和3D机动目标跟踪场景中进行仿真。仿真结果表明，所提出的HMD融合在根均方误差方面优于其他保守策略，同时保持一致性。
引用
@article{arxiv.2412.06716,
title = {On Pooling-Based Track Fusion Strategies : Harmonic Mean Density},
author = {Nikhil Sharma and Shovan Bhaumik and Ratnasingham Tharmarasa and Thiagalingam Kirubarajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06716},
year = {2024}
}