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自适应机动目标跟踪算法
自适应机动目标跟踪算法
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自适应机动目标跟踪算法
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Singer模型自适应_机动_机动频率自适应调节_自适应跟踪_singer模型算法_singer模型_
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基于singer模型的自适应跟踪算法，通过加速度历史规律对机动频率进行调节，隶属度函数调整调节灵敏度
基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪算法
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摘 要: 针对当前机动目标跟踪领域中多模型算法存在的问题 ,提出一种基于粒子滤波的模型自适应机动目标跟踪 算法.首先 ,依据前一时刻每个粒子采用的模型状态和模型间的状态转移概率 ,实现对当前时刻模型的采样;然后 ,将 采样模型用于对当前粒子的预测 ,并根据当前时刻得到的量测数据实现对预测粒子权值的度量;最后 ,通过重采样策 略和概率最大化原则完成对模型的合理选择和状态的有效估计.仿真实验验证了该
自适应理论在目标跟踪中的应用
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在机动目标跟踪与定位中，结合EKF和自适应理论的优点和目标跟踪的非线性特征，提出了一种非线性系统的基于“当前”统计模型的自适应扩展卡尔曼滤波算法，根据机动目标的测量信息修正加速度方差，消除随机误差和噪声的干扰，提高预测的精度。通过对比仿真实验表明该算法正确有效，定位精度较高，滤波效果得到改善，同时增强了稳定性，优于一般EKF和MvEKF算法，为机动目标精确跟踪与定位的实现提供一种新的方法。
机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现
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杂波环境中多机动目标自适应跟踪算法
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针对多杂波多机动目标环境引起的跟踪误差和实时性问题,提出了一种结合IMMPDA和改进的IMMJPDA的自适应多机动目标跟踪算法,在跟踪过程中根据目标之间的距离来选择IMMPDA和改进的IMMJPDA算法中的一种跟踪方法,其中改进的IMMJPDA算法是根据每个模型产生的关联矩阵取并集产生关联矩阵。自适应多机动目标跟踪算法能在有效地提高跟踪实时性的同时,减小目标机动时位置误差的超调。通过蒙特卡罗仿真表
IMMPDA算法matlab程序
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主要用于雷达目标跟踪，属于信息融合的关键算法之一。
基于纯方位角测量的非合作目标定位与跟踪算法
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JPDA算法Matlab代码
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采用JPDA数据关联算法实现两个个匀速运动目标的点迹与航迹的关联。上传的为压缩文件，解压后有两个m文件，一个是Data_JPDAF.m，另一个是JPDAF.m。将两个文件放到Matlab的同一个目录下，直接运行文件Data_JPDAF.m即可。用户可以根据自己的需要修改目标的起始位置参数和速度参数。
IMMPDA（两传感器，方位角和高低角）
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目标跟踪IMMPDA（两传感器，方位角和高低角）
机动目标跟踪算法
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机动目标跟踪算法
机动目标跟踪算法的研究
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全面介绍了机动目标跟踪算法的研究，包括卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波等
一种强机动目标自适应跟踪算法 (2012年)
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针对强机动目标跟踪精度不高的问题,提出了一种强机动目标自适应跟踪算法 (HMIMM- CV/CAT)。首先通过机动检测区别目标的机动性能,分别应用Kalman滤波和交互多模算法对目标进行跟踪。其次对机动段交互多模算法,给出一组转弯模型离散模型集,在目标机动时通过角速度估计在离散模型集中遴选出一个最匹配的模型参加交互计算,使模型更加逼近目标真实运动模式,且不增加参与交互运算模型数量。蒙特卡罗仿真结果
强机动目标跟踪自适应交互式多模型算法
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针对机动目标跟踪过程中建立的目标模型和目标的实际运动模式出现失配的问题,提出了从一组离散模型集中选出最优模型,并自适应调整模型参数,使模型逼近目标实际运动模式的交互式多模型算法。蒙特卡罗仿真表明,该算法与传统的常速模型与自适应协同转弯模型交互算法(IMM-CV/ACT)相比,在目标发生强机动时,能及时有效的把跟踪误差峰值控制在测量标准差之下,适合于强机动目标跟踪。
机动目标跟踪
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机动目标跟踪领域的经典之作，介绍了涵盖该领域的诸多关键性技术。
论文研究-基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法.pdf
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针对无源跟踪中，标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点，设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值，同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整，实现了对当前统计模型的改进。最后结合容积卡尔曼滤波算法构造基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法。仿真结果表明，相比基于标准当前统计模型的自适应跟踪算法，新算法对非机动目标、弱机动目标以及强机动目标都有更好
基于IMM模型的目标跟踪算法
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在机动目标跟踪方法中,为避免具有机动检测的跟踪算法产生的估计时间延迟和机动检测 过程中跟踪性能的降低,采用基于交互式多模型(IMM)的自适应机动目标跟踪算法,通过2个目 标模型的交互作用来实现对目标机动状态的自适应估计。在工程上,将基于CV和“当前”统计模 型的IMM算法应用在某导航雷达跟踪系统中,经验证IMM算法对匀速直线运动、机动运动目标 跟踪均能取得较好的效果
机动目标的模糊自适应跟踪算法
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在当前统计模型的基础上，提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA o
基于IMMCKF的机动目标跟踪算法1
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引言目前公认 的 最 有 效 的 机 动 目 标 跟 踪 算 法 是 由Blom 和 Shalom 在广义伪随机算法的基础上提出的交互多模型算法( IMM)［1
机动目标自适应跟踪与系统误差配准
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对机动再入目标的跟踪方法
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机动目标跟踪（李晓榕）
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机动目标跟踪（李晓榕） Part I Part II Part III Part IV Part V Part VI
机动目标跟踪 周宏仁
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机动目标跟踪这本书是学习多传感器数据融合的先行教材，很多高校将此书作为指定教材。
机动目标跟踪 周宏仁
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经典教材，周宏仁的机动目标跟踪，关于单目标跟踪多目标跟踪
卡尔曼滤波机动目标跟踪
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通过经典的卡尔曼机动目标跟踪的介绍，主要是跟踪一个小球，然后包括公式推导以及仿真结果，
机动目标跟踪.pdf
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据说已经绝版了的书； 全书分成单目标跟踪和多目标跟踪两部分，讲了很多有用的滤波算法（诸如Kalman滤波，维纳滤波等）；
机动目标的跟踪与反跟踪（B 题）1
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摘要：本论文针对机动目标的跟踪与反跟踪问题进行了详细地研究、分析和仿真验证。针对问题 1，通过对该题的分析，我们将本问题分解为以下主要任务：（1）建立对该目标的
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