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已找到 13 条结果
- 使用交互多模型算法的高速高机动目标跟踪
- 自适应交互多模型火控跟踪算法北大核心CSTPCD摘要:以舰载近程防空火控系统的跟踪预测为背景,提出一种自适应的交互式多模型跟踪算法,模型集合取为"当前"统计模型和匀速直线模型.该算法采用后验估计的方法在线辩识及自适应调整上述两个模型的噪声方差,并且采用加权系数限定准则,实现机动目标运动模式与模型集合的自适应.仿真计算证明了该模型算法的有效性.
- 一种基于模型概率修正的IMM目标跟踪算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法
- 一种可行的高超声速飞行器跟踪算法北大核心CSTPCD
- 基于概率模型的实时修正IMM目标跟踪算法北大核心CSCDCSTPCD摘要:针对传统的IMM算法采用固定测量噪声协方差矩阵和Markov转移概率矩阵导致模型切换缓慢,跟踪精度下降的问题,提出了一种具有模型概率实时修正的IMM机动目标跟踪算法.该算法在监控区域上建立无线电指纹库,利用支持向量回归算法训练得到观测模型.引入模糊神经网络,在模型交互输出阶段自适应地调整测量误差协方差矩阵.根据IMM子模型中连续时间点之间的模型概率的比值,对Markov转移概率进行修正.仿真结果表明,提出的方法在实时性、跟踪精度方面具有良好的性能.
- 基于改进“当前”统计模型的机动目标IMM跟踪算法北大核心CSCDCSTPCD
- 一种马尔可夫矩阵自适应的IMM-CKF算法北大核心CSTPCD摘要:为了解决标准的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法中Markov概率转移矩阵固定不变的问题,结合容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法,提出了一种Markov概率转移矩阵自适应的IMM-CKF算法.该算法引入了一个Markov矩阵元素的调整系数,在滤波过程中自适应调整Markov概率转移矩阵的每一个元素.新算法大幅度提高了匹配模型的概率,降低了非匹配模型的…查看全部>>
- 融合机动检测的交互多模型目标跟踪北大核心CSCDCSTPCD
- 基于受限自然语言和模块组合的代码自动生成北大核心CSCDCSTPCD