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搜索资源 - Target tracking using Monte Carlo simulation
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进行蒙特卡罗仿真，采用Jpadf对两个有杂波的目标进行跟踪。仿真结果表明，跟踪效果很好，基本与真实真是轨迹重叠-Monte-Carlo simulation carried out using two Jpadf clutter on the target track. The simulation results show that good tracking results, the basic trajectory is overlapping with the real
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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
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介绍了三点垂直线阵被动定位的原理. 结合矢量水听器测得的方位角和高低角及到达
阵元间的时延差, 建立了三维坐标下的状态方程和观测方程.运用扩展卡尔曼滤波算法, 研究了该系统的目标运动分析问题. 通过蒙特卡洛模拟仿真试验, 结果表明上述方法具有较高的定位性能,有较强的使用价值.
-Introduced three vertical linear array passive location principle of vector hydrophone. Combining the meas
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下面是利用卡尔曼滤波的方法，实现雷达对目标的跟踪:一目标沿水平方向运动，起始位置为（－2000米，1000米），运动速度为15米/秒，扫描周期T＝2秒， 米，采用蒙特卡洛方法对跟踪滤波器进行仿真，仿真次数为100次。-Below is the use of Kalman filtering method, to achieve the target tracking radar. Parameter :: a target in a horizontal direction, the start
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
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用卡尔曼滤波器实现目标追踪，利用蒙特卡洛的方法对跟踪滤波器进行仿真分析，次数为1000次
-Kalman filter to achieve target tracking, using the Monte Carlo method of tracking filter simulation analysis, the number is 1000 times
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