Abstract-I detta dokument anser vi problemet med distribuerad Multi-sensor Multi-mål Tracking (DMMT) för nätverkade fusionssystem. Många befintliga metoder för DMMT använder flera hypoteser spårning och spår-till-spår fusion. Det finns dock två svårigheter med dessa strategier. För det första kan beräkningskostnaderna för dessa algoritmer skala faktoriellt med antalet hypoteser. För det andra kan en konsekvent optimal fusion, som inte dubbelräknar information, endast garanteras för mycket begränsade nätverksarkitekturer som till stor del undergräver fördelarna med distribuerad fusion. I detta dokument utvecklar vi en konsekvent strategi för DMMT genom att kombinera en generaliserad version av Covariance Intersektion, baserad på Exponential Mixing Densities (EMDs), med Random Finite Sets (RFS). Vi tar först fram explicita formler för användning av elektrolytiska mangandioxider med RFS. Från detta utvecklar vi uttryck för sannolikhetshypotesens densitetsfilter. Detta tillvägagångssätt stöder DMMT i godtyckliga nätverk topologier genom lokal kommunikation och beräkningar. Vi implementerar detta tillvägagångssätt med Sekventiell Monte Carlo-teknik och demonstrerar dess prestanda i simuleringar. Index Terms-Multi-object filtrering, PHD, CPHD, multi-sensor fusion, distribuerad fusion, exponentiell blandning densitet, covarians skärningspunkt, multi-sensor multi-målspårning, trådlösa sensornätverk.
I REF, Üney et al. härledd en distribuerad fusion av PHD, CPHD och Bernoulli filter genom att kombinera en generaliserad version av covarians skärningspunkt.
Distributed Fusion of PHD Filters Via Exponential Mixture Densities
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}