論文の概要: A Poisson multi-Bernoulli mixture filter for coexisting point and extended targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04464v2
• Date: Tue, 18 May 2021 06:28:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 02:28:10.029561
• Title: A Poisson multi-Bernoulli mixture filter for coexisting point and extended targets
• Title（参考訳）: poisson multi-bernoulli mixture filterによる点と拡張目標の共存
• Authors: \'Angel F. Garc\'ia-Fern\'andez, Jason L. Williams, Lennart Svensson, Yuxuan Xia
• Abstract要約: 本稿では,Poisson Multi-Bernoulli Mixing (PMBM) フィルタを提案する。 また,PMBMフィルタの計算効率のよい近似法として,ポアソン・マルチベルヌーリフィルタ(PMB)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.949779668853555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a Poisson multi-Bernoulli mixture (PMBM) filter for coexisting point and extended targets, i.e., for scenarios where there may be simultaneous point and extended targets. The PMBM filter provides a recursion to compute the multi-target filtering posterior based on probabilistic information on data associations, and single-target predictions and updates. In this paper, we first derive the PMBM filter update for a generalised measurement model, which can include measurements originated from point and extended targets. Second, we propose a single-target space that accommodates both point and extended targets and derive the filtering recursion that propagates Gaussian densities for point targets and gamma Gaussian inverse Wishart densities for extended targets. As a computationally efficient approximation of the PMBM filter, we also develop a Poisson multi-Bernoulli (PMB) filter for coexisting point and extended targets. The resulting filters are analysed via numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Poisson Multi-Bernoulli Mixing (PMBM) フィルタを提案する。 PMBMフィルタは、データアソシエーションの確率情報に基づいて、マルチターゲットフィルタリング後部を計算するための再帰と、単一ターゲット予測と更新を提供する。 本稿では,まずPMBMフィルタを一般化された測定モデルに適用し,点と拡張対象から導出する測定値を含む手法を提案する。 次に,ポイントと拡張対象の両方に対応し,ポイントターゲットに対するガウス密度と拡張ターゲットに対するガンマガウス逆ウィッシュアート密度を伝播するフィルタリング再帰を導出する単一ターゲット空間を提案する。 また,PMBMフィルタの計算効率のよい近似法として,ポアソン・マルチベルヌーリフィルタ(PMB)を開発した。 結果のフィルタは数値シミュレーションによって解析される。

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