Abstract-Multi-mål spårning är ett viktigt problem i civila och militära tillämpningar. Detta dokument undersöker flermålsspårning i distribuerade sensornätverk. Dataförening, som uppstår särskilt i flera objekt scenarier, kan hanteras genom olika lösningar. Vi anser att sekventiella Monte Carlo implementationer av Probability Hypothesis Density (PHD) filter baserat på slumpmässiga finita uppsättningar. Detta tillvägagångssätt kringgår frågan om datasammanslutning genom att gemensamt uppskatta alla mål i den berörda regionen. I detta syfte utvecklar vi Diffusion Partikel PHD-filtret (D-PPHDF) samt en centraliserad version, kallad Multi-Sensor Partikel PHD-filtret (MS-PPHDF). Deras prestanda utvärderas i form av det optimala Subpattern-uppdraget (OSPA), som jämförs med en distribuerad förlängning av Posterior Cramér-Rao Lower Bound (PCRLB), och jämförs med prestandan hos ett befintligt distribuerat PHD-partikelfilter.
På senare tid har Leonard och Zoubir REF utvecklat ett distribuerat partikelfilterimplementering av PHD-filtret för multimålspårning.
Multi-Target Tracking in Distributed Sensor Networks using Particle PHD Filters
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Multiagent Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}