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【24h】

Marginalized particle PHD filters for multiple object Bayesian filtering

机译:用于多对象贝叶斯滤波的边缘化粒子PHD滤波器

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摘要

The Probability Hypothesis Density (PHD) filter is a recent solution to the multi-target filtering problem. Because the PHD filter is not computable, several implementations have been proposed including the Gaussian Mixture (GM) approximations and Sequential Monte Carlo (SMC) methods. In this paper, we propose a marginalized particle PHD filter which improves the classical solutions when used in stochastic systems with partially linear substructure.
机译:概率假设密度(PHD)过滤器是针对多目标过滤问题的最新解决方案。由于PHD滤波器不可计算,因此提出了几种实现方式,包括高斯混合(GM)近似和顺序蒙特卡洛(SMC)方法。在本文中,我们提出了一种边缘化粒子PHD滤波器,当在具有部分线性子结构的随机系统中使用时,可以改进经典解。

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