鲁棒多传感器广义标号多伯努利滤波器
信号处理
2021-11-04 v3
摘要
本文提出一种高效鲁棒算法，利用多传感器量测在目标检测轮廓与杂波率未知的情况下估计目标航迹。具体而言，我们提出将多传感器广义标号多伯努利（MS-GLMB）滤波器用于估计目标航迹，并将鲁棒基数化概率假设密度（CPHD）滤波器用于估计杂波率。目标检测概率被增广至滤波状态空间以进行联合估计。实验结果表明，所提鲁棒滤波器表现出近最优性能，即其与使用真实杂波率和检测概率的最优MS-GLMB相当。更重要的是，当检测轮廓与杂波率未知且时变时，它优于其他所研究的滤波器。这归因于鲁棒滤波器能够在线学习背景参数。
引用
@article{arxiv.2106.00208,
title = {Robust multi-sensor Generalized Labeled Multi-Bernoulli filter},
author = {Cong-Thanh Do and Tran Thien Dat Nguyen and Hoa Van Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.00208},
year = {2021}
}