基于 Multi-Bernoulli 滤波的多目标跟踪传感器管理
系统与控制
2014-04-14 v2
摘要
在多对象随机系统中，传感器管理是一个理论和计算上都极具挑战性的问题。在本文中，我们在部分观测马尔可夫决策过程 (POMDP) 框架内，提出了一种解决多目标传感器管理问题的新颖随机有限集 (RFS) 方法。多目标状态被建模为 multi-Bernoulli RFS，并将 multi-Bernoulli 滤波器与两个不同的控制目标结合使用：最大化预测密度与更新密度之间的期望 R\'enyi 散度，以及最小化期望后验基数方差。数值研究展示了两种场景，其中移动传感器以不同的可观测水平跟踪五个移动目标。
引用
@article{arxiv.1312.6215,
title = {Sensor management for multi-target tracking via Multi-Bernoulli filtering},
author = {Hung Gia Hoang and Ba Tuong Vo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.6215},
year = {2014}
}
备注
Final published version, 10 pages, 3 figures