Sumeetpal S.辛格。;Vo、Ba-Ngu;阿德里安·巴德利;谢尔盖·祖耶夫 空间点处理过滤器。 （英语） Zbl 1196.62120号 SIAM J.控制优化。 第4期第48页，第2275-2295页（2009年）. 小结：我们研究了估计“隐藏”点过程（X）的一般问题，给出了具有已知联合分布的“观察”点过程的实现（Y）（可能定义在不同空间）。我们在边缘泊松和高斯-泊松先验下刻画了（X）的后验分布，并且当从（X）到（Y）的变换包括细化、位移和用额外点增加时。然后，当隐藏过程以马尔科夫方式在离散时间演化时，将这些结果应用于过滤上下文中。所考虑的\（X \）的动力学对于许多目标跟踪应用来说足够一般。 引用于1审查引用于5文件 理学硕士： 62M20型 随机过程推断和预测 2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计 62立方米 空间过程推断 60克55 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程） 60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面） 关键词：PHD过滤器;目标跟踪;隐点过程推理;在线过滤;泊松点过程先验;高斯-泊松点过程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.S.Singh}等人，SIAM J.控制优化。48，第4号，2275--2295（2009；Zbl 1196.62120） 全文： 内政部 链接