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An Efficient Implementation of the Generalized Labeled Multi-Bernoulli Filter
Ist Teil von
IEEE transactions on signal processing, 2017-04, Vol.65 (8), p.1975-1987
Ort / Verlag
IEEE
Erscheinungsjahr
2017
Quelle
IEEE Electronic Library Online
Beschreibungen/Notizen
This paper proposes an efficient implementation of the generalized labeled multi-Bernoulli (GLMB) filter by combining the prediction and update into a single step. In contrast to an earlier implementation that involves separate truncations in the prediction and update steps, the proposed implementation requires only one truncation procedure for each iteration. Furthermore, we propose an efficient algorithm for truncating the GLMB filtering density based on Gibbs sampling. The resulting implementation has a linear complexity in the number of measurements and quadratic in the number of hypothesized objects.