Abstract-I detta dokument, vi anser att den allmänna multipelmål spårning problem där ett okänt antal mål visas och försvinner vid slumpmässiga tillfällen och målet är att hitta spår av mål från bullriga observationer. Vi föreslår en effektiv realtidsalgoritm som löser dataföreningens problem och kan initiera och avsluta ett varierande antal spår. Vi tar den dataorienterade, kombinatoriska optimeringsmetoden för dataföreningen problem men undvika uppräkning av spår genom att tillämpa en provtagningsmetod som kallas Markov kedja Monte Carlo (MCMC). MCMC data association algoritm kan ses som en "deferred logik" metod eftersom dess beslut om att bilda ett spår bygger på både aktuella och tidigare observationer. Samtidigt kan det ses som en approximation till det optimala Bayesian filtret. Algoritmen visar anmärkningsvärd prestanda jämfört med den giriga algoritmen och flera hypotes tracker (MHT) under extrema förhållanden, såsom ett stort antal mål i en tät miljö, låg detektion sannolikheter, och höga falska larmhastigheter.
I arbetet REF presenterar författarna en strategi baserad på Markov Chain Monte Carlo Data Association för att spåra flera objekt.
Markov chain Monte Carlo data association for general multiple-target tracking problems
{'venue': '2004 43rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC) (IEEE Cat. No.04CH37601)', 'journal': '2004 43rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC) (IEEE Cat. No.04CH37601)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}