2024年1月28日
MBM01和δ-GLMB
摘要： 1. 在预测步骤中，δ-GLMB 需要通过 K 最短路径算法截断预测密度，而 MBM 则很简单。2. 在更新步骤中，由于一个MBM全局假设可以有效地表示多个δ-GLMB全局假设，因此PMBM具有较少的全局假设，这将导致更有效的数据关联。具体来说，一个包含 n 个伯努利分量的多伯努利密度可以表示为具有 阅读全文
posted @ 2024-01-28 13:46 20岁博客少女 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑