《场景监视与理解研究新进展》PDF+DOC

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2. 《多传感器跟踪多目标算法》PDF+DOC 介绍在单传感器跟踪多目标算法基础上扩展的多传感器跟踪多目标的一种算法，讨论多传感器异步报告、多传感器报告与目标配对，以及N次扫描近似技术在多传感器跟踪多目标算法中的应用。...
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4. 《粒子滤波融合跟踪方法》PDF+DOC 针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题，提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析，利用粒子滤波器计算目标状态估计值，通过线性迭代的方式得到系统的最优估计。仿真结果表明，与采用Kalman滤波的方法相比，该算法具有更高的估计精度和更少的计算量。相比于......
5. 《像素级图像融合技术在视频判读中的应用》PDF+DOC 在视频判读中，往往因目标丢失而不能准确地提取目标的脱靶量。而随着多传感器系统的广泛应用，采集到的数字图像具有多样性。利用多传感器图像的多样性，把图像融合技术应用于视频判读中，使在具有多传感器的观测设备上，图像融合算法可以针对来自不同传感器的多源图像信息，通过对多幅图像信息的提取与综合，从而获得对同一......
6. 《简评基于图像融合的目标识别和跟踪算法》PDF+DOC 传统的目标识别和跟踪算法都是基于单传感器图像的。随着多传感器图像融合技术的深入发展，其在目标识别和跟踪领域的应用也越来越广泛。评述了基于图像融合的目标识别与跟踪算法，包括融合预处理、融合识别和融合跟踪，说明了图像融合思想在目标识别与跟踪领域的优越性。...
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8. 《一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法》PDF+DOC 概率假设密度(probability hypothesis density，PHD)滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器，多传感器PHD滤波虽然理论上可行，但计算复杂度过高，实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行，但滤波结果与参与更新的传感器顺序有很大关......
9. 《高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用》PDF+DOC 针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂，计算负担较重的问题，结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值，不需要计算局部稳态滤波误差互协方差，只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单，省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果，通过......
10. 《基于ECEF的误差配准与目标跟踪算法》PDF+DOC 考虑量测噪声和地球曲率对配准的影响，提出了一种基于地心坐标系(ECEF)的扩展卡尔曼滤波(EKF)配准与目标跟踪算法。根据坐标系转换关系，给出误差配准计算公式，建立目标的动态方程，用EKF方程进行估计。仿真结果表明：该法能同时有效估计目标运动状态和传感器配准误差，可用于远距离的传感器配准和目标跟踪。...