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GMPHD算法多目标跟踪的入门文献,希望研究高斯概率假设密度的朋友共勉。文中详细描述了多目标跟踪的基本原理及最新方法
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这是多目标跟踪的入门文献,希望研究高斯概率假设密度的朋友共勉。文中详细描述了多目标跟踪的基本原理及最新方法
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GM-PHD_GM-PHD_
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这是GM-PHD的简单代码,可以尝试修改成自己的代码。
高斯和概率假设密度滤波(gmphd)算法实现程序
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基于高斯和的概率假设密度滤波算法的实现程序,测试过,有注释。用于多对象连续位置估计等应用。
一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法 (2010年)
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针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法。该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与“当前”统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题。在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能。
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多目标跟踪的混合高斯概率假设密度滤波算法,吴盘龙,陈风,为解决目标数未知或随时间变化时的多目标跟踪问题,将多目标状态和观测信息表示为随机集的形式,建立了多目标跟踪的混合高斯概率
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基于随机有限集的概率假设密度多目标跟踪算法研究_毕业论文.pdf
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@@@@@@基于有限集统计学的多目标跟踪算法研究.kdh
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