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An Efficient Implementation of the Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter

机译：广义标记多伯努利滤波器的有效实现

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This paper proposes an efficient implementation of the generalized labeled multi-Bernoulli (GLMB) filter by combining the prediction and update into a single step. In contrast to an earlier implementation that involves separate truncations in the prediction and update steps, the proposed implementation requires only one truncation procedure for each iteration. Furthermore, we propose an efficient algorithm for truncating the GLMB filtering density based on Gibbs sampling. The resulting implementation has a linear complexity in the number of measurements and quadratic in the number of hypothesized objects.
机译：通过将预测和更新合并到一个步骤中，本文提出了一种有效的广义标记多伯努利（GLMB）滤波器的实现。与在预测和更新步骤中涉及单独截断的较早实现不同，所提出的实现对于每次迭代仅需要一个截断过程。此外，我们提出了一种基于Gibbs采样的截短GLMB过滤密度的有效算法。最终的实现在测量数量上具有线性复杂度，在假设对象的数量上具有二次数。

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