کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
528386 869564 2016 17 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An overview of particle methods for random finite set models
ترجمه فارسی عنوان
یک مرور کلی از روش ذرات برای مدل های مجموعه ای تصادفی
کلمات کلیدی
فیلتر غیرخطی تصادفی، تخمینی متوالی مرتبه کارلو، مدلهای تصادفی، ردیابی هدف، اندازه گیری های بلبرینگ
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی


• Stochastic nonlinear filtering using particle filters (PFs).
• Random finite set models dramatically widened the scope of applications of PFs.
• Covers the Bernoulli PF, the PHD-PF and the generalised labelled multi-Bernoulli PF.
• Performance demonstrated in the context of bearings-only target tracking.

This overview paper describes the particle methods developed for the implementation of the class of Bayes filters formulated using the random finite set formalism. It is primarily intended for the readership already familiar with the particle methods in the context of the standard Bayes filter. The focus in on the Bernoulli particle filter, the probability hypothesis density (PHD) particle filter and the generalised labelled multi-Bernoulli (GLMB) particle filter. The performance of the described filters is demonstrated in the context of bearings-only target tracking application.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Fusion - Volume 31, September 2016, Pages 110–126
نویسندگان
, , ,