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已找到 258 条结果
- 机动目标跟踪的具有固定延时的平滑IMM滤波算法
- 基于扩展量测混合坐标下多目标跟踪算法北大核心CSCDCSTPCD
- 几种机动目标运动模型的跟踪性能对比北大核心CSTPCD
- 一种基于期望模型的自适应Singer模型滤波算法北大核心CSTPCD摘要：针对使用固定模型滤波算法跟踪机动目标时滤波精度依赖于模型固有参数的问题,提出了一种基于期望模型的自适应Singer模型滤波算法。首先利用3组代表不同机动强弱的典型Singer模型组成基础模型集合,然后通过实时计算目标综合残差确定目标机动等级,根据目标机动等级的变化来生成期望模型,并实时扩充基础模型集合进行交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)滤波。该算法降低了对基础模型选取的依赖性,具有更好的环境…查看全部>>
- 基于UKF的机动目标跟踪算法北大核心CSTPCD
- 多级组合α-β-γ跟踪滤波器北大核心CSCDCSTPCD
- 转弯机动目标的两层交互多模型跟踪算法北大核心CSCDCSTPCD
- 三维机动辐射源的单站无源跟踪方法北大核心CSCD
- 一种新的基于交互多模型的序贯重要采样算法
- 基于强跟踪滤波器的交互式多模型算法CSCDCSTPCD摘要： 针对传统的 EKF-IMM 算法鲁棒性较差等问题，提出了一种基于强跟踪滤波器(STF)的交互式多模型算法。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子，实现了对滤波器增益的实时调节，从而提高了系统对机动目标的自适应跟踪能力和跟踪精度。仿真结果表明，在目标不发生机动时，该算法和 EKF-IMM 算法的跟踪效果相近，在目标发生强机动时，该算法在径向速度和方位角的跟踪精度要优于EKF-IMM算法；提出的算法具有更优的机动目标跟踪性能。