論文の概要: Poisson multi-Bernoulli mixture filter for trajectory measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08421v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 10:27:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:17:40.766651
• Title: Poisson multi-Bernoulli mixture filter for trajectory measurements
• Title（参考訳）: Poisson Multi-Bernoulli Mixed Filter for trajectory Measurement (特集:バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Marco Fontana, Ángel F. García-Fernández, Simon Maskell,
• Abstract要約: 軌道計測PMBM(TM-PMBM)フィルタは、ターゲット状態のセット上でPMBM密度を伝搬する。 このフィルタは、軌道計測のセットに基づいて、マルチターゲットフィルタリングのためのクローズドフォームソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.604879434384177
• License:
• Abstract: This paper presents a Poisson multi-Bernoulli mixture (PMBM) filter for multi-target filtering based on sensor measurements that are sets of trajectories in the last two-time step window. The proposed filter, the trajectory measurement PMBM (TM-PMBM) filter, propagates a PMBM density on the set of target states. In prediction, the filter obtains the PMBM density on the set of trajectories over the last two time steps. This density is then updated with the set of trajectory measurements. After the update step, the PMBM posterior on the set of two-step trajectories is marginalised to obtain a PMBM density on the set of target states. The filter provides a closed-form solution for multi-target filtering based on sets of trajectory measurements, estimating the set of target states at the end of each time window. Additionally, the paper proposes computationally lighter alternatives to the TM-PMBM filter by deriving a Poisson multi-Bernoulli (PMB) density through Kullback-Leibler divergence minimisation in an augmented space with auxiliary variables. The performance of the proposed filters are evaluated in a simulation study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最後の2段階のステップウィンドウにおける軌跡のセットであるセンサ計測に基づいて,多目的フィルタリングのためのPoisson Multi-Bernoulli Mixing (PMBM)フィルタを提案する。 提案フィルタは, 軌道計測PMBM (TM-PMBM) フィルタであり, ターゲット状態のセット上でPMBM密度を伝搬する。 予測において、フィルタは、最後の2つの時間ステップで軌道のセットのPMBM密度を得る。 この密度は、軌跡測定のセットで更新される。 更新ステップ後、2段軌道のセットのPMBM後部を辺縁化して、ターゲット状態のセットのPMBM密度を得る。 このフィルタは、軌跡測定のセットに基づいて、各タイムウインドウの終了時の目標状態のセットを推定するマルチターゲットフィルタリングのためのクローズドフォームソリューションを提供する。 さらに,補助変数を持つ拡張空間におけるKullback-Leibler分散最小化を通じて,Poisson multi-Bernoulli(PMB)密度を導出することにより,TM-PMBMフィルタのより軽量な代替手法を提案する。 シミュレーション実験により,提案フィルタの性能評価を行った。

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