《基于被动式传感器的目标跟踪算法研究》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《单传感器无序量测反馈估计算法》PDF+DOC 针对单传感器的无序量测问题，提出一种处理无序量测的反馈估计算法。该算法一旦出现延迟无序量测，融合中心将最后更新的状态估计回传至传感器进行若干采样周期的卡尔曼滤波，并将状态更新传至融合中心。该算法可保证实时性，具有良好的估计精度，仿真结果验证了算法的有效性。...
2. 《具有形状信息的多传感器群目标跟踪算法》PDF+DOC 针对多传感器环境下具有形状信息的扩展/群目标跟踪问题，提出了两种融合算法，即高斯逆韦氏并行PHD滤波算法和高斯逆韦氏序贯PHD滤波算法。新算法分别结合并行滤波和序贯滤波算法思想，能够对扩展/群目标的质心状态进行跟踪，对形状进行有效估计。高斯逆韦氏并行PHD滤波算法将各个传感器产生的量测集合并到一个量......
3. 《面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法》PDF+DOC 针对密集杂波环境下单传感器应用高斯混合PHD算法进行多目标跟踪时性能下降的问题，提出一种面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法。首先构建了基于高斯混合PHD滤波的多传感器数据融合系统框架，各传感器利用高斯混合PHD滤波算法进行局部状态估计，然后对各传感器的状态估计结果进行关联度计算，最后通过......
4. 《加权分层卡尔曼滤波融合算法》PDF+DOC 分析传统分层卡尔曼滤波融合算法，指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷．提出一种加权分层卡尔曼滤波融合算法．方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法，对传统融合算法和新算法进行比较，并给出了均方根误差的统计值．结果加权滤波融合算法原理简单，数据处理量小，速度快，容错性好．结论加权......
5. 《基于红外传感器方位跟踪算法的性能分析》PDF+DOC 针对项目需要，研究了当毫米波雷达/红外双模导引系统中的雷达系统不可用时，仅通过红外传感器的目标角度信息进行纯方位跟踪的卡尔曼滤波算法以提高系统的抗干扰能力。文中分析了扩展卡尔曼滤波器、伪线性估计器和基于修正球坐标系滤波器3种滤波方法用于解决此类问题的特点，并以纯方位跟踪的观察数据对上述算法进行了仿真......
6. 《多传感器信息融合的目标跟踪算法研究》PDF+DOC 针对目标跟踪中单传感器检测误差较大，而多传感器在目标跟踪中存在信息冗余以及各传感器信息融合，提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)，首先利用EKF对多传感器采集的数据分别进行初次处理，过滤掉冗余数据，增加各传感器采集的数据的有效性，再使用最小二乘法对所得信息进行二次处理。使用MATLAB平台进行仿真验证，......
7. 《误差协方差约束下的传感器噪声估计算法》PDF+DOC 该文针对具有误差协方差约束下噪声确界算法为研究背景，阐述了协方差约束下容许噪声发展过程和现状，介绍了卡尔曼滤波噪声的确界算法，在此基础上重点陈述了不完全量测下噪声确界办法。提出不完全量测下传感器精度容许噪声的确界算法，在给定协方差的条件下，利用凸优化问题求解最优值问题的求解方法，在LMI工具箱中求解......
8. 《基于多传感器的卡尔曼滤波跟踪算法》PDF+DOC 针对于多传感器测量信号处理的研究，并且在此基础上筛选回波信号和修正回波信号滤波的估计值，为了提高了所得到的修正回波测量值准确度和滤波估计值的准确度。对修正卡尔曼滤波跟踪算法的优点与缺点进行研究，提出了使用多源跟踪结合修正估计协方差的方法，提高了修正的卡尔曼滤波的准确性。...
9. 《用于目标识别的多传感器信息融合算法研究》PDF+DOC 提出了一种用于目标识别的多传感器雅息融合算法—后验概率检测算法。在该算法中 ，融合中心将各个传感器送入的识别结果进行综合处理 ，得出最终的决策。仿真结果表明多传感器系统探测目标的性能优于单传感器系统 ，该算法运算量小 ，适于进行快速的实时处理。...
10. 《移动机器人信息融合技术研究》PDF+DOC 智能化是未来移动机器人的发展方向，而智能化的基础是传感器技术的发展，移动机器人信息融合技术弥补了使用单传感器带来的缺陷。介绍了国内外移动机器人的研究现状，详细阐述了信息融合技术在移动机器人领域的应用。对在移动机器人中应用信息融合的一些关键技术，包括基于移动机器人的融合结构、融合算法、目标识别和自主导......