Distribuovaný JIPDA filtr

Abstract

Práce se zabývá distribuovaným sledováním více cílů založeným na Joint Integrated Probabilistic Data Association (JIPDA) filtru. Nejprve jsou představeny základy sledování cílů, včetně teorie stavových modelů a Kalmanova filtru. Dále je popsáno několik zavedených metod pro sledování jednoho a více cílů, přičemž každá z nich směřuje k robustnějšímu řešení této úlohy. Nakonec je popsán samotný JIPDA filtr. Ve druhé polovině práce jsou studovány různé techniky distribuovaného odhadu. Jednou z těchto metod je difúze informace, která je následně použita k vytvoření distribuované varianty JIPDA filtru. Filtr je nejprve popsán ve své nejobecnější podobě s použitím obecných hustot pravděpodobnosti a poté za lineárně-Gaussovských podmínek výhodných pro praktickou implementaci. Závěrečné kapitoly hodnotí výkonnost navrženého algoritmu ve srovnání s nekolaborativním filtrem JIPDA a ve srovnání s dalším moderním distribuovaným algoritmem pro sledování cílů, čímž se demonstrují přednosti navrženého přístupu.

The thesis focuses on distributed multi-target tracking based on the Joint Integrated Probabilistic Data Association (JIPDA) filter. First, the fundamentals of target tracking are reviewed, including state-space models and the Kalman filter. Next, several well-established single- and multi-target tracking methods are described, each building towards a more robust target tracking algorithm, culminating in a discussion of the JIPDA filter. In the second half of the thesis, various distributed estimation techniques are studied. One such method is information diffusion, which is then used to establish a distributed version of the JIPDA filter. The filter is initially described in its most general form using arbitrary probability density functions, and then in the linear-Gaussian case suitable for practical implementation. The final chapters evaluate the performance of the proposed algorithm against the non-collaborative JIPDA filter and against another state-of-the-art distributed target tracking solution, showcasing the benefits of the proposed algorithm.