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    A track-before-detect labelled multi-Bernoulli particle filter with label switching

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    This paper presents a multitarget tracking particle filter (PF) for general track-before-detect measurement models. The PF is presented in the random finite set framework and uses a labelled multi-Bernoulli approximation. We also present a label switching improvement algorithm based on Markov chain Monte Carlo that is expected to increase filter performance if targets get in close proximity for a sufficiently long time. The PF is tested in two challenging numerical examples.Comment: Accepted for publication in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System

    Estimation de trafic routier par filtre de Kalman d'ensemble sous contrainte de confidentialité différentielle

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    RÉSUMÉ Le but de cette recherche est de proposer un algorithme numĂ©rique pour la publication en temps rĂ©el de certaines statistiques calculĂ©es Ă  partir de donnĂ©es sensibles fournies par des utilisateurs. Afin de contrĂŽler le gain possible d’information divulguĂ©e par ces statistiques sur les utilisateurs contributeurs, nous souhaitons que notre algorithme garantisse leur confidentialitĂ© diffĂ©rentielle, qui est une notion forte et formelle de la confidentialitĂ©. La confidentialitĂ© diffĂ©rentielle stipule que le gain d’information sur la participation d’un utilisateur individuel apportĂ© par rapport Ă  une connaissance prĂ©alable par la publication de donnĂ©es est bornĂ©. Cela signifie qu’il est impossible de savoir avec beaucoup de certitude si un utilisateur donnĂ© a participĂ© Ă  l’élaboration des donnĂ©es publiĂ©es, et cela pour tout utilisateur. L’anonymat des utilisateurs est donc garanti. Assurer un niveau de confidentialitĂ© diffĂ©rentielle se traduit gĂ©nĂ©ralement en dĂ©gradant les donnĂ©es, de maniĂšre maĂźtrisĂ©e. Le but de cette recherche est donc de proposer des mĂ©canismes assurant la confidentialitĂ© diffĂ©rentielle et dĂ©gradant le moins possible les donnĂ©es. Nous supposons qu’un modĂšle dynamique stochastique expliquant la gĂ©nĂ©ration du jeu de donnĂ©es est disponible et Ă  la disposition de tous, et nous cherchons Ă  utiliser ses caractĂ©ristiques pour amĂ©liorer la qualitĂ© des donnĂ©es publiĂ©es. Nous appliquons l’estimateur dĂ©veloppĂ© Ă  la problĂ©matique de l’estimation de trafic routier. Les usagers de la route envoient leurs donnĂ©es en franchissant des capteurs statiques sur la route ou en fournissant leurs traces GPS. Un mĂ©canisme diffĂ©rentiellement privĂ© publie l’état du trafic sous la forme d’une carte spatio-temporelle de densitĂ©. Ici la confidentialitĂ© diffĂ©rentielle garantit que l’étude de la carte publiĂ©e au cours du temps ne peut pas rĂ©vĂ©ler des informations sensibles trop prĂ©cises sur les trajets des utilisateurs de la route. Les mĂ©canismes diffĂ©rentiellement confidentiels sont Ă©laborĂ©s Ă  base de filtres : filtre de Kalman Ă©tendu, filtre de Kalman d’ensemble, filtre Ă  particules. Nous utilisons des jeux de donnĂ©es synthĂ©tiques et une certaine mĂ©trique pour comparer les diffĂ©rents filtres entre eux. Ensuite nous testons notre estimateur diffĂ©rentiellement confidentiel sur un jeu de donnĂ©es rĂ©elles, provenant du projet Mobile Century. Cette recherche a permis de proposer un mĂ©canisme diffĂ©rentiellement confidentiel Ă  base de filtre de Kalman d’ensemble pour l’estimation de trafic routier. De plus, le fait que cet algorithme garantisse Ă©galement la confidentialitĂ© diffĂ©rentielle avec des mesures provenant de traces GPS permet d’étendre le champs d’application Ă  un rĂ©seau routier beaucoup plus large puisque nous ne nous restreignons plus aux routes Ă©quipĂ©es de capteurs fixes.----------ABSTRACT Road traffic estimation systems can rely nowadays on an increasing number and variety of sensors and data sources to provide better coverage and accuracy, from standard static detectors to, more recently, location traces obtained possibly from individual drivers’ smartphones. Motivated by privacy concerns raised by such systems, this thesis discusses a methodology for estimating the macroscopic traffic state (density, velocity) along a road segment in real-time, while providing formal differential privacy guarantees to the individual drivers, a state-ofthe-art notion of privacy that protects against adversaries with arbitrary side-information. This translates to the inability for an adversary to make a better guess for the participation of a specific individual, with the use of differentially private data. Differential privacy provides formal proof that the relative information gain for the adversary, with publication of differentially private data, is bounded. Making data differentially private means randomizing in some way the data, thus making the published output less accurate. The goal of this research is to propose a numerical method to make private data differentially private for public release. Such methods are called differentially private mechanisms. The impact of the privacy constraint on estimation performance is mitigated by the use of a nonlinear model of the traffic dynamics, fused with the sensor measurements via an Ensemble Kalman Filter, a classical method for data assimilation. The differentially private mechanism is applied to a road traffic estimation problem Road users send their data when they cross static sensors (position, occupancy), and through their smartphones (position, speed). The differentially private mechanism publishes the density map that is usable by any third party app, and the privacy guarantees will follow. All the mechanisms are validated on synthetic data and tested on the Mobile Century dataset
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