Abstract-I flera multimål spårning program, ett mål kan returnera mer än en mätning per mål och samverkande mål kan returnera flera sammanslagna mätningar mellan mål. Befintliga algoritmer för spårning och databindning, som ursprungligen tillämpades på radarspårning, hanterar inte dessa typer av mätningar på ett tillfredsställande sätt. Här introducerar vi en probabilistisk modell för att interagera med mål som behandlar båda typerna av mätningar samtidigt. Vi tillhandahåller en algoritm för ungefärlig slutledning i denna modell med hjälp av en Markov kedja Monte Carlo (MCMC)-baserad hjälpvariabel partikelfilter. Vi Rao-Blackwellize Markov kedjan för att eliminera provtagning över den kontinuerliga tillstånd utrymme mål. Ett viktigt bidrag av detta arbete är användningen av sparsamt minst kvadrater uppdatering och neddatering tekniker, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaden per iteration av Markov kedjan. Dessutom, när de kombineras med en enkel heuristisk, de gör det möjligt för algoritmen att korrekt fokusera beräkningen på att interagera mål. Vi inkluderar experimentella resultat på en utmanande simuleringssekvens. Vi testar algoritmens noggrannhet med hjälp av två sensormodaliteter, video- och laserområdesdata. Vi visar också algoritmen uppvisar realtidsprestanda på en konventionell PC.
Khan och Al. REF införde en probabilistisk modell för att associera sammanslagna och delade mätningar med hjälp av ett MCMC-baserat partikelfilter.
MCMC Data Association and Sparse Factorization Updating for Real Time Multitarget Tracking with Merged and Multiple Measurements
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}