Abstract-Vi presenterar en effektiv numerisk implementation av δ-Generalized Labeld Multi-Bernoulli multi-target tracking filter. Varje iteration av detta filter innebär en uppdatering operation och en förutsägelse operation, som båda resulterar i viktade summor av multi-mål exponentiella med oåtkomligt stort antal termer. För att trunkera dessa belopp används den rangordnade uppgiften och K-th kortaste sökvägen algoritmer i uppdateringen respektive förutsägelsen, för att bestämma de mest betydande termer utan uttömmande beräkning av alla termer. Dessutom, med hjälp av verktyg som härrör från samma ramverk, såsom sannolikhet hypotes densitet filtrering, presenterar vi billiga look-ahead strategier för att minska antalet beräkningar. Karakterisering av L1-terrorn i multi-måltätheten till följd av trunkeringen presenteras. Index Terms-Random finita, markerade punkt process, konjugera tidigare, Bayesian uppskattning, mål spårning.
- Vo et al. - Vad är det för fel på dig? föreslagna Generalized Labelled Multi-Bernoulli (GLMB) som en märkt multi-mål filtrering REF.
Labeled Random Finite Sets and the Bayes Multi-Target Tracking Filter
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}