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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >Reduced spatio-temporal complexity MMPP and image-based tracking filters for maneuvering targets
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Reduced spatio-temporal complexity MMPP and image-based tracking filters for maneuvering targets

机译：降低了时空复杂度MMPP和基于图像的机动目标跟踪滤波器

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We present reduced-complexity nonlinear filtering algorithms for image-based tracking of maneuvering targets. In image-based target tracking, the mode of the target is observed as a Markov modulated Poisson process (MMPP) and the aim is to compute optimal estimates of the target's state. We present a reduced complexity algorithm in two steps. First, a gauge transformation is used to reexpress the filtering equations in a form that is computationally more efficient for time discretization than naive discretization of the filtering equations. Second, a spatial aggregation algorithm with guaranteed performance bounds is presented for the time-discretized filters. A numerical example illustrating the performance of the resulting reduced-complexity filtering algorithms for a switching turn-rate model is presented.
机译：我们提出降低复杂度的非线性滤波算法，用于基于图像的机动目标跟踪。在基于图像的目标跟踪中，目标的模式被视为马尔可夫调制泊松过程（MMPP），目的是计算目标状态的最佳估计。我们分两步提出了一种降低复杂度的算法。首先，使用量表变换以一种形式重新表达滤波方程，该形式对于时间离散化而言比对滤波方程式的单纯离散化在计算上更有效。其次，针对时间离散滤波器提出了一种具有性能边界保证的空间聚合算法。给出了一个数值示例，说明了针对开关转向速率模型的所得复杂度降低的滤波算法的性能。

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