Marginal multi-Bernoulli filters: RFS derivation of MHT, JIPDA and association-based MeMBer

Williams, Jason L.

In: IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol 51, no 3, pp 1664-1687, July 2015; (2012)

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Recent developments in random finite sets (RFSs) have yielded a variety of tracking methods that avoid data association. This paper derives a form of the full Bayes RFS filter and observes that data association is implicitly present, in a data structure similar to MHT. Subsequently, algorithms are obtained by approximating the distribution of associations. Two algorithms result: one nearly identical to JIPDA, and another related to the MeMBer filter. Both improve performance in challenging environments.

Comment: Journal version at http://ieeexplore.ieee.org/document/7272821. Matlab code of simple implementation included with ancillary files

Titel:	Marginal multi-Bernoulli filters: RFS derivation of MHT, JIPDA and association-based MeMBer
Autor/in / Beteiligte Person:	Williams, Jason L.
Link:	View this record from Arxiv (Volltext)
Quelle:	IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol 51, no 3, pp 1664-1687, July 2015; (2012)
Veröffentlichung:	2012
Medientyp:	report
DOI:	10.1109/TAES.2015.130550
Schlagwort:	Computer Science - Systems and Control Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition
Sonstiges:	Nachgewiesen in: arXiv Collection: Computer Science Document Type: Working Paper

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