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基于IMM-RUASFF 的网络化目标跟踪算法
基于IMM-RUASFF 的网络化目标跟踪算法
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基于IMM-RUASFF 的网络化目标跟踪算法
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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
基于IMM模型目标跟踪算法研究
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3星 · 编辑精心推荐
简要的介绍了基于Imm模型的算法跟踪研究,以及imm特点
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基于IMM-SCKF-STF的机动目标跟踪算法
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IMM-target-tracking.zip_IMM fusion_IMM-KF_IMM-PF_imm_目标跟踪
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信息融合滤波算法,基于IMM完成匀速—加速—匀速单运动目标跟踪。
基于IMM-UKF的航天测控雷达机动目标跟踪 (2014年)
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提出基于IMM-UKF的雷达机动目标跟踪方法,适应了航天发射任务中运载火箭在不同时段具有不同机动特性条件下对机动目标稳定精确跟踪的需要。仿真结果表明和利用雷达测量值直接解算目标弹道的方法以及采用单一运动模型的...
基于IMM-UKF 的网络化作战目标跟踪算法
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角闪烁背景下基于IMM算法的末制导雷达目标跟踪
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角闪烁背景下基于IMM算法的末制导雷达目标跟踪,一篇论文,需要的拿去
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基于改进自适应IMM算法的机动目标跟踪 (2007年)
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文中提出了一种改进的跟踪机动目标的自适应IMM (AIMM) 算法,采用协同转弯运动模型作为目标的机动模型,通过估计目标的角速度,并在估计参数值的周围选择数量一定的模型组成模型集来覆盖目标所有可能的运动模式,采用交互模型算法进行状态估计;应用变结构思想,将模型之间的切换理解为随机有向图,并综合利用前一时刻模型的后验概率和当前时刻模型的预测概率,计算模型之间的转移概率,从而能够根据目标(转弯)机动的
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论文研究-基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用.pdf, 为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的...
基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用
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基于IMM和UKF的机动目标跟踪算法matlab仿真,包含仿真操作录像,代码注释
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3.内容:基于IMM和UKF的机动目标跟踪仿真 %进行混合估计 %匀速运动模型 X1=X11*miu11+X22*miu21;% P1=(P11+(X1-X1)*(X11-X1)')*miu11+(P22+(X22-X1)*(X22-X1)')*miu21; PP(:,:,k)=P1; A1=sqrtm(P1); A1=A1'; ...
交互式多模型目标跟踪_UKF和EKF滤波_IMM雷达多目标跟踪_matlab
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资源名:交互式多模型目标跟踪_UKF和EKF滤波_IMM雷达多目标跟踪_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换...
基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪
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针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优
IMM_Singer模型的机动目标跟踪算法
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IMM_Singer模型的机动目标跟踪算法一篇参考文献,介绍IMM_Singer算法
基于高机动目标跟踪的改进变结构IMM算法 (2015年)
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传统交互式多模型(interacting multiple model, IMM)算法在跟踪高机动目标时存在模型集合和真实系统模式匹配欠佳所导致状态估计质量下降的问题. 基于变结构的思想及图论的知识,结合协方差匹配技术提出了一种补偿式变结构交互式多模型算法( compensation variable structure interacting multiple model, CPVSIMM).
基于交互多模算法(IMM)的卡尔曼滤波器对机动目标的跟踪
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根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点,在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法(IMM)的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。仿真结果表明,该算法不仅能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪,而且在运动模型发生变化时,滤波误差也比较小。
基于IMM-PF的分布式估计融合算法 (2008年)
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针对基于扩展卡尔曼滤波的估计融合算法存在线性化误差,且受高斯噪声假设限制的问题,提出一种基于交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)的分布式多传感器估计融合算法.各传感器节点采用IMM-PF算法,以便在非线性、非高斯...
IMM-UKF 滤波算法实列
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使用IMM算法并结合无迹卡尔曼滤波实现机动目标的跟踪,所采用主要模型集为匀速CV模型和匀速转弯CT模型,实现机动目标的跟踪,可以看到跟踪的精度相比于单模型更高,均方根误差更小,跟踪精度更高,适应更多情况,...
基于IMM和UKF的机动目标跟踪仿真-源码
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基于IMM-IKF的无线传感器网络非视距节点定位方法
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针对非视距(NLOS)环境下的移动定位问题,提出一种基于交互式多模型-改进卡尔曼滤波(IMM-IKF)的无线传感器网络NLOS节点定位算法.算法在IMM算法框架下估计移动节点位置,采用两个平行的改进卡尔曼滤波算法对多个移动节点...
双Markov多假设IMM机动目标跟踪算法 (2010年)
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为提高交互式多模型(IMM)算法对机动目标的估计精度,需要增加其模型数量,但模型过多将导致计算量大并降低估计器性能。针对上述问题提出一种基于模型集的双马尔可夫多假设IMM机动目标跟踪算法。该算法用模型集间的马尔可夫转移阵描述模型集之间的大跳变,用模型的马尔可夫转移阵描述模型集内各模型间的小跳变或慢变,以达到细化建模、提高滤波精度的目的。
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