《基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于量测转换方法的概率数据关联算法》PDF+DOC 针对在使用雷达跟踪目标应用中，目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内，而量测数据由传感器获得的实际情况，提出了基于量测转换方法的概率数据关联算法。推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率，并且提出了跟踪门的确定方法。仿真结果表明了新算法的可行性和有效性。...
2. 《基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪》PDF+DOC 针对现代战场中目标往往采用机动方式运动的情况，为了提高目标跟踪的准确性和精确性，结合多传感器数据融合的优点，提出了一种基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪方法。该算法通过波形捷变来改变量测的精度。首先在现有文献的基础上，将波形捷变方式推广到二维空间，把雷达量测的克拉美罗下限(CramerRao low......
3. 《使用IMM/JPDA和固定延迟平滑滤波方法进行杂波环境下多机动目标跟踪》PDF+DOC 本文考虑用转换多目标运动模型对杂波环境下多机动目标进行跟踪。在马尔科夫转换系统中，次最优算法采用基本的交互多模型(IMM)逼近和联合概率数据互联(JPDA)技术。本文在IMM和JPDA的基础上发展出次最优固定延迟平滑算法应用于增广状态系统，并通过对两个高机动目标的跟踪举例说明了这种算法的有效性。...
4. 《数据融合中的概率数据关联算法》PDF+DOC 简述了多传感器数据融合中的概率数据关联算法，并采用ＭＡＴＬＡＢ高级语言进行模拟，最后得到了满意的目标跟踪曲线和跟踪误差．...
5. 《分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪》PDF+DOC 针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。...
6. 《基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法》PDF+DOC 雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目......
7. 《多传感器概率数据互联融合方法的分析和改进》PDF+DOC 以概率互联为核心 ，对多传感器数据融合的并行算法和串行算法问题进行了概括和分析 ，推导出了适合于计算机编程时使用的算法形式 ，并结合计算机仿真的过程和分析结果 ，对并行算法和串行算法提出了新的看法和观点 ，同时针对其不足 ，给出了一种改进方案。该方案经程序调试和验证后 ，获得了良好的运行效果。仿真表......
8. 《声探测网络延时概率多假设跟踪算法》PDF+DOC 针对利用同步固定声探测网络中的纯方位角延时量测数据对低空机动目标进行探测与跟踪的问题，为提高跟踪精度，根据期望最大化算法提出一种延时概率多假设目标跟踪算法，对网络中多个时刻各个传感器数据间的组合进行延时概率多假设建模，形成多假设联合量测，利用内嵌合适的贝叶斯平滑器对目标状态进行递归优化，最终得到目标......
9. 《被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪》PDF+DOC 针对被动传感器阵列中的机动目标跟踪问题，该文提出了一种基于多模Rao-Blackwellized粒子滤波的机动目标跟踪新方法。算法首先基于Rao-Blackwellization理论将机动目标跟踪问题划分为模型选择和目标跟踪两个子问题；采用多模Rao-Blackwellized粒子滤波对目标运动模型......
10. 《采用序贯滤波的红外/雷达机动目标跟踪》PDF+DOC 当机动目标状态是非平稳和非线性时，红外传感器和雷达的目标状态方程和量测方程都是非线性和非高斯的，为了解决经典跟踪算法的残差较大或发散的问题，提出一种新的融合跟踪算法：在对红外传感器和雷达的量测数据进行时间对准和同步融合后，将融合后的量测数据送入重抽样粒子滤波器进行处理以预测和跟踪机动目标.最后给出了......