基于树轨迹集合的泊松多伯努利混合滤波器追踪多出生目标
统计方法学
2022-05-04 v2 系统与控制
系统与控制
应用统计
摘要
本文提出一种在树轨迹集合空间上定义的泊松多伯努利混合（PMBM）滤波器，用于具有出生目标的多目标追踪。树轨迹包含某一目标及其因出生过程而产生的所有后代的轨迹信息。每棵树包含一组分支，其中每个分支具有某一目标或某一后代及其系谱的轨迹信息。对于具有多伯努利出生的标准动态与测量模型，后验为 PMBM 密度，其中每个伯努利含有关于一条潜在树轨迹的信息。为实现计算高效的处理，我们推导了一种近似 PMBM 滤波器，其中每个伯努利树轨迹具有多伯努利分支，通过最小化 Kullback-Leibler 散度得到。所得滤波器在仿真场景中提升了最先进算法的追踪性能。
引用
@article{arxiv.2111.05620,
title = {Tracking multiple spawning targets using Poisson multi-Bernoulli mixtures on sets of tree trajectories},
author = {Ángel F. García-Fernández and Lennart Svensson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.05620},
year = {2022}
}
备注
Matlab code can be found at https://github.com/Agarciafernandez