PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Extended CPHD Filter for Combining Multi-Target Tracking with Sensor Alignment

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Rozszerzony filtr CPHD do połączenia śledzenia wielu celów z wyrównaniem czujnika
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
An extended CPHD (Cardinalised Probability Hypothesis Density) filter for combining multi-target tracking with sensor alignment is proposed. The augmented state is established by appending the sensor biases to the single-target state. The cardinality distribution of the targets and the intensity of the augmented state are propagated by employing Gaussian mixtures. The target states and the sensor biases are jointly estimated. Simulation results show that the proposed filter successfully achieves the sensor alignment and outperforms the standard CPHD filter.
PL
Zaproponowano rozszerzony filtr CPHD do połączenia śledzenia wielu celów z wyrównaniem czujników. Wyrażenia dotyczące pojedynczego celu rozszerzono przez dodanie offsetu czujnika. Moc (kardynalność) rozkładu celów i intensywność rozszerzonego wyrażenia są zrealizowane przez zastosowanie przekształceń Gaussa. Przeprowadzono jednoczesna estymację wyrażeń celu i offsetu czujnika. Wyniki symulacji wykazują, że proponowane rozwiązanie satysfakcjonująco dokonuje wyrównania czujników i wyjściowych parametrów standardowego filtru CPHD.
Rocznik
Strony
41--44
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., wykr.
Twórcy
autor
  • Department of Mathematics and Systems Science, National University of Defense Technology, Changsha, China, nudtlidong@163.com
autor
  • Department of Mathematics and Systems Science, National University of Defense Technology, Changsha, China, dongyun.yi@gmail.com
Bibliografia
  • [1] Haessig D., Friedland B., Separate-bias estimation with reduced-order Kalman filters, IEEE Transactions on Automatic Control, 43 (1998), No. 7, 983-987.
  • [2] Okello N., Ristic B., Maximum likelihood registration for multiple dissimilar sensors, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 39 (2003), No. 3, 1074-1083.
  • [3] Mahler R., Multitarget bayes filtering via first-order multitarget moments, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 39 (2003), No. 4, 1152-1178.
  • [4] Vo B.-N., Ma W.-K., The Gaussian mixture probability hypothesis density filter, IEEE Transactions on Signal Processing, 54 (2006), No. 11, 4091-4104.
  • [5] Lian F., Han C., Liu W., Chen H., Joint spatial registration and multi-target tracking using an extended probability hypothesis density filter, IET Radar, Sonar and Navigation, 5 (2011), No. 4, 441-448.
  • [6] Vo B.-T., Vo B.-N., Cantoni A., Analytic implementations of the cardinalized probability hypothesis density filter, IEEE Transactions on Signal Processing, 55 (2007), No. 7, 3553- 3567.
  • [7] Mahler R., PHD filters of higher order in target number, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 43 (2007), No. 4, 1523-1543.
  • [8] Julier S., Uhlmann J., Durrant-Whyte H. F., A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators, IEEE Transactions on Automatic Control, 45 (2000), No. 3, 477-482.
  • [9] Schuhmacher D., Vo B.-T., Vo B.-N., A consistent metric for performance evaluation of multi-object filters, IEEE Transactions on signal processing, 56 (2008), No. 8, 3447- 3457.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-103c1528-fb45-4135-8e50-3bb39c81bd69
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.