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A robust Poisson multi-Bernoulli filter for multi-target tracking based on arithmetic average fusion

Chinese Journal of Aeronautics 2023年第2期36卷 179-190页

作者： Zhenzhen SU Hongbing JI Cong TIAN Yongquan ZHANG School of Computer Science and Technology Xidian UniversityXi'an 710071China School of Electronic Engineering Xidian UniversityXi'an 710071China

The coalescence and missed detection are two key challenges in Multi-Target Tracking(MTT).To balance the tracking accuracy and real-time performance,the existing Random Finite Set(RFS)based filters are generally difficult to handle the above problems simultaneously,such as the Track-Oriented marginal Multi-Bernoulli/Poisson(TOMB/P)and Measurement-Oriented marginal Multi-Bernoulli/Poisson(MOMB/P)*** on the arithmetic average(AA)fusion rule,this paper proposes a novel fusion framework for the Poisson Multi-Bernoulli(PMB)filter,which integrates both the advantages of the TOMB/P filter in dealing with missed detection and the advantages of the MOMB/P filter in dealing with *** order to fuse the different PMB distributions,the Bernoulli components in different Multi-Bernoulli(MB)distributions are associated with each other by Kullback-Leibler Divergence(KLD)***,an adaptive AA fusion rule is designed on the basis of the exponential fusion weights,which utilizes the TOMB/P and MOMB/P updates to solve these difficulties in ***,by comparing with the TOMB/P and MOMB/P filters,the performance of the proposed filter in terms of accuracy and efficiency is demonstrated in three challenging scenarios.

关键词： arithmetic average fusion Kullback-Leibler divergence Poisson multi-Bernoulli filter Random finite set Target tracking

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