JIPDA Filtering with Information Diffusion
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F24%3A00379739" target="_blank" >RIV/68407700:21240/24:00379739 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715094" target="_blank" >https://doi.org/10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715094</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715094" target="_blank" >10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715094</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
JIPDA Filtering with Information Diffusion
Popis výsledku v původním jazyce
The paper introduces a novel collaborative method for multi-target tracking in cluttered environments. Based on the information diffusion framework, the proposed approach involves agents sharing observations and/or posterior estimates with neighboring agents within one hop distance. No intermediate iterations are employed to achieve global agreement, as in consensus algorithms, nor is there a single point of failure, as in algorithms with a fusion center. The tracking method is based on the joint integrated probabilistic data association (JIPDA) filter, which is adapted to accurately incorporate neighbors' observations and optimally fuse available estimates. The ultimate goal is to improve the tracking performance by overcoming the intrinsic uncertainty of target-measurement association and object detection. The method is computationally cheap and does not require any numerical optimization. Simulation results clearly demonstrate the performance of the proposed method.
Název v anglickém jazyce
JIPDA Filtering with Information Diffusion
Popis výsledku anglicky
The paper introduces a novel collaborative method for multi-target tracking in cluttered environments. Based on the information diffusion framework, the proposed approach involves agents sharing observations and/or posterior estimates with neighboring agents within one hop distance. No intermediate iterations are employed to achieve global agreement, as in consensus algorithms, nor is there a single point of failure, as in algorithms with a fusion center. The tracking method is based on the joint integrated probabilistic data association (JIPDA) filter, which is adapted to accurately incorporate neighbors' observations and optimally fuse available estimates. The ultimate goal is to improve the tracking performance by overcoming the intrinsic uncertainty of target-measurement association and object detection. The method is computationally cheap and does not require any numerical optimization. Simulation results clearly demonstrate the performance of the proposed method.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2024)
ISBN
979-8-3315-1977-3
ISSN
2219-5491
e-ISSN
2076-1465
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
2477-2481
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Lyon
Datum konání akce
26. 8. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001349787000495