A Comparative Study of Monte-Carlo Methods for Multitarget Tracking

François Septier 1, 2 Julien Cornebise 3 Simon J. Godsill 4 Yves Delignon 5, 1
1 Institut TELECOM/TELECOM Lille1
2 LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
3 UBC-Computer Science - Computer Science Department
4 Signal Processing Group Dept of Engineering
5 LAGIS-SI
LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
Abstract : In this paper, we address the problem of tracking an unknown and time varying number of targets and their states from noisy observa- tions available at discrete intervals of time. Attention has recently fo- cused on the role of simulation-based approaches, including Monte Carlo methods, in solving multitarget tracking problem, as these methods are able to perform well for nonlinear and non-Gaussian data models. In this paper, we present a comparative study of several Monte-Carlo methods in terms of estimation quality and complexity.
Type de document :
Communication dans un congrès
IEEE International Workshop on Statistical Signal Processing, Jun 2011, Nice, France. pp.205-208, 2011, 〈10.1109/SSP.2011.5967660〉
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Contributeur : François Septier <>
Soumis le : vendredi 6 avril 2012 - 12:52:40
Dernière modification le : jeudi 12 avril 2018 - 16:25:48
Document(s) archivé(s) le : samedi 7 juillet 2012 - 02:36:39

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François Septier, Julien Cornebise, Simon J. Godsill, Yves Delignon. A Comparative Study of Monte-Carlo Methods for Multitarget Tracking. IEEE International Workshop on Statistical Signal Processing, Jun 2011, Nice, France. pp.205-208, 2011, 〈10.1109/SSP.2011.5967660〉. 〈hal-00685919〉

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