粒子PHD滤波器中防止样本贫化的粗化方法
摘要：麦勒（Mahler）的PHD（概率假设密度）滤波器及其粒子实现（即粒子PHD滤波器）已经在解决多目标跟踪（MTT）问题方面得到广泛应用。然而，粒子PHD滤波器中使用的重采样过程可能会导致样本匮乏。为了恢复粒子的多样性，提出了两种易于实现的粗化方法来增强粒子PHD滤波器。一种称为“分离粗糙化”的方法受到了Gordon的粗糙化过程的启发，应用于重采样的粒子上。另一种称为“直接粗糙化”的方法通过增加粒子状态传播的仿真噪声来实现。提出了四种定制粗糙化方法的建议。通过模拟实验表明，粗化方法可以使粒子PHD滤波器受益，特别是在样本大小较小时。
作者：Tiancheng Li, Tariq P. Sattar, Qing Han, Shudong Sun
论文ID：1306.3875
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2018-12-03