Abstract-Target spårningsalgoritmer antar vanligtvis att de mottagna mätningarna härrör från en punktkälla. I många scenarier är dock detta antagande inte möjligt, så att mätningar kan härröra från olika platser, namngivna mätkällor, på målytan. Därefter är det nödvändigt att införliva målgraden i skattningsförfarandet för att få robusta och exakta skattningsresultat. I detta dokument introduceras det nya konceptet Random Hypersurface Models för utökade mål. En slumpmässig hyperytan modell antar att varje mätkälla är ett element i en slumpmässigt genererad hyperytan. Tillämpligheten av detta tillvägagångssätt visas med hjälp av en elliptisk målform. I detta fall anger en slumpmässig hypersurfingmodell det slumpmässiga (relativa) Mahalanobisavståndet för en mätkälla till mitten av målobjektet. Som en följd av detta kan man få goda skattningsresultat även om den verkliga målformen skiljer sig avsevärt från den modellerade formen. Dessutom är Random Hypersurface Modeller beräkningsbart med vanliga icke-linjära stokastiska stat estimatorer.
En elliptisk RHM REF är en specifik mätkällamodell (se bild). 2 ) för utökade mål.
Random Hypersurface Models for extended object tracking
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT)', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}