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A contribution to performance prediction for probabilistic dataassociation tracking filters

机译:为概率数据关联跟踪过滤器的性能预测做出贡献

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摘要

The probabilistic data association (PDA) algorithm for tracking in clutter contains a stochastic (data-dependent) Riccati equation for updating the estimation error covariance matrix. This note details a simple analytic approximation to the stochastic Riccati equation that allows precomputation of the estimation error covariance matrices. The potential of the approximation for performance analysis of PDA-based tracking algorithm is demonstrated using a simple example
机译:用于在混乱中进行跟踪的概率数据关联(PDA)算法包含用于更新估计误差协方差矩阵的随机(与数据相关)Riccati方程。本说明详细介绍了随机Riccati方程的简单解析近似,该方程允许对估计误差协方差矩阵进行预计算。通过一个简单的示例演示了基于PDA的跟踪算法的性能分析近似值的潜力

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