Poisson多Bernoulli混合跟踪器：通过轨迹随机有限集实现的连续性
信号处理
2018-12-14 v1 系统与控制
摘要
Poisson多Bernoulli混合（PMBM）是一种无标记多目标分布，其预测与更新是闭合的。它具有Poisson出生过程，并且作为贝叶斯测量更新的一部分，在每个新测量上生成新的Bernoulli分量。PMBM滤波器类似于多假设跟踪器（MHT），但看似未提供时间步之间的显式连续性。本文考虑近期发展的将多目标跟踪问题表述为轨迹随机有限集（RFS）的框架，并推导两种称为PMBM跟踪器的轨迹RFS滤波器。PMBM跟踪器高效估计轨迹集合，并与PMBM滤波器共享假设结构。通过表明PMBM滤波器中的预测与更新可视为计算轨迹RFS时间边缘的高效方法，我们为PMBM滤波器建立了与MHT同意义的连续性。
引用
@article{arxiv.1812.05131,
title = {Poisson multi-Bernoulli mixture trackers: continuity through random finite sets of trajectories},
author = {Karl Granström and Lennart Svensson and Yuxuan Xia and Jason Williams and Angel F Garcia-Fernandez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.05131},
year = {2018}
}