搜索资源列表
Kalman3
- kalman滤波用于目标二维运动情况下的蒙特卡罗法仿真跟踪滤波器-Kalman filter for 2-D movement of the Monte Carlo simulation tracking filter
kaermanmubiaogenzong
- 根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点，在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法（IMM）的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。仿真结果表明，该算法不仅能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪，而且在运动模型发生变化时，滤波误差也比较小。 关键词：卡尔曼滤波器；目标跟踪；机动；交互多模（IMM） -two-dimensional space under target for uniform linear motion and uniform circula
jiyuIMMjidongmubiaodegengzhousuanfa
- 机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说
duo-te-zheng
- ：该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift 跟踪算法，提出了基于多 特征的Mean Shift 人脸跟踪算法以解决Mean shift 跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP 纹理特征的分析、研究， 提出了一个LTP 关键纹理模型，既增强了目标的关键纹理信息，又简化了LTP 纹理模型。在此基础上，提出一 种基于LTP 关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift 人脸跟踪算法，有效地解决了Mean Shift 算法的鲁棒
gfhgfhgf
- 人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
@ukf
- unscented kalman滤波器程序，相对比较基础，可以结合例子学习，有助于初学者学习-unscented kalman filter procedure, the relative basis of comparison, examples of learning can be combined to help beginners learn
Radar_KalmanIMM6
- matlab 编写的源程序交互多模算法，用于目标多机动蒙特卡罗法仿真跟踪滤波器 本人十分关注 机动目标。这个是利用交互多模算法，用于目标多机动假设运动情况下的蒙特卡罗法仿真跟踪滤波器。matlab 编写的源程序。 但是有一点小错误，如果您能修改，不胜感激。-matlab source code prepared by the interactive multi-mode algorithm, used to target many motor simulation Monte Carlo
Kalman_Filtering
- 卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究。 子函数能完成对运动目标位置的卡尔曼滤波跟踪。 主函数针对一具体假设完成跟踪，并且完成蒙特卡罗仿真。 情景假定：有一两座标雷达对一平面上运动的目标进行观测，目标在 0-600秒沿x轴作恒速直线运动，运动速度为15米/秒，目标的起始点为(-10000米，2000米)。雷达扫描周期T=2秒，x和y独立地进行观测，观测噪声的标准差均为100米。-This program described the Kalman filter algorithm acco
quxianfangzhen
- 基于卡尔曼滤波的曲线运动目标跟踪程序，详细的matlab代码。结合卡尔曼滤波原理，可根据不同的目标运动情况进行修改。-Kalman filter curve moving target tracking procedures, matlab code. Combined with the principle of Kalman filter, can be modified depending on the target movement.
JPDA
- 在运动的位置叠加噪声。进行JPDA概率数据关联及kalman滤波。 两运动目标在x-y平面做匀速直线运动。初始位置是（4000,1200）（300,1500）速度分别是（200,200）（400,200）传感器对量目标进行位置状态量测。 采样间隔T=1,点数n=80.检测概率为1，正确量测落入跟踪内的概率为0.99，杂波均匀分布的密度为2个/km2由RAND函数产生在[0，1]上均匀分布的随机变量，跟踪门限为9.21。 -Superimposed noise in the posit
IMM-Kalman-filter--simulation
- 结合雷达跟踪的空中目标的实际情况，针对目标运动模型中的线性运动和非线性运动，分别设计了两种模型，并用马尔科夫状态转移矩阵实现IMM算法。最后对交互多模型卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真及结果分析。-Combined with radar tracking air targets, for linear and non-linear movement of target motion model, two models were designed and used a Markov state
mainkaerman
- 卡尔曼滤波运用在机动目标跟踪中的源程序，目标在二维平面的运动-Kalman filter used in the source maneuvering target tracking
kalman
- 采用卡尔曼滤波对于二维运动的目标进行跟踪。-Kalman filter for the target of two-dimensional motion tracking.
KF_Test0
- 采用卡尔曼滤波的一维运动目标的跟踪练习。-Practice using the Kalman filter to track a moving target dimension
trackman
- 卡尔曼滤波追踪，对目标运动状态进行预测 ，从而实现目标的持续跟踪-Kalman filter tracking, the state of the target motion prediction To achieve the objectives of the continuous tracking
KF-MATLAB
- 卡尔曼滤波程序：此程序是以蛇形机动目标为运动模型进行的卡尔曼滤波。-The MATLAB simulation program based on kalman filter
kalman
- 使用卡尔曼滤波算法实现跟踪做一维度匀速直线运动的目标(matlab code, using kalman filter to track uniform rectilinear motion target)
demo1
- 利用Kalman滤波对运动目标跟踪的基本示例(A basic example of moving object tracking using Kalman filtering)
卡尔曼滤波及扩展
- 描述一个卡尔曼滤波问题需要两个模型，一个是描述系统的状态方程，一个是观测方程，观测量通过观测方程与状态变量建立联系，由观测量估计状态值。与其他频域滤波器不同，卡尔曼滤波器不需要观测和估计的历史记录，可以直接在时域进行设计和使用，是一个时域滤波器，适用于处理实时数据。 对于一个运动模型，建立卡尔曼滤波模型，进行仿真，设已知初始时刻运动目标的真实位置和速度，并已知卡尔曼滤波使用的初始状态值，对该问题给出仿真；进一步分析该问题的稳态卡尔曼解，直接使用稳态卡尔曼滤波（滤波器）仿真该问题。