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搜索资源 - maneuvering target tracking
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从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。-Explored from the perspective of the side edge-detection tracking the centroid tracking of maneuvering targets in the image sequence, in-depth analysis of the statistical properti
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We consider the problem of tracking mu ltiple maneuvering targets in the presence of clutter u sing switch ing multiple target motion mo d els. A n ovel sub optimal fixed-lag
smo othing algorithm is develop ed by applying the b asic interacting mul
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多目标跟踪的粒子滤波器，包括轨道机动仿真、初轨计算,滤波求和方式实现宽带波束形成。- Multi-target tracking particle filter, Including orbital maneuvering simulation, initial orbit calculation, Filtering summation way broadband beamforming.
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用多个不同的模型对同一目标的轨迹进行卡尔曼滤波，适用于对机动目标的跟踪。-Kalman filtering of the same target trajectory using a number of different models is applied to the tracking of maneuvering targets.
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交互式粒子滤波，用于解决不明确知道机动目标运动状态的目标跟踪问题-Interactive particle filtering for solving target tracking problems that do not explicitly know the state of motion of maneuvering targets
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目标跟踪的一种机动模型算法——当前jerk模型，把当前的思想运用到jerk模型中。(A maneuvering model algorithm for target tracking - the current jerk model that applies current ideas to the jerk model.)
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针对影响目标跟踪性能的关键因素——机动目标模型及其状态转移方程，探讨了基于Singer统计模型的卡尔曼滤波算法实现。(Aiming at the key factor that affects the performance of target tracking maneuvering target model and its state transition equation, the Calman filtering algorithm based on Singer statistical
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针对传统α － β 滤波算法不够有效跟踪机动目标的问题， 详细分析了其内在原因， 提出一种改进的α － β 滤波算法。该算法不需要假定目标的机动模型， 而是将目标的机动加速度作为滤波状态直接估计出来， 将估计加速度作为输入控制量引入到传统α － β 滤波器的状态估计方程中进行机动目标的跟踪。然后将它与传统α － β 滤波算法进行比较， 证明了新的算法不仅具有传统算法计算量小的优点， 而且还可以对机动目标进行实时跟踪。仿真结果表明， 新算法在综合性能上明显优于传统算法。(In view of th
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跟踪一维激动目标，采用当前统计模型，由于目标存在机动突变，引入渐消因子(tracking for 1-D maneuvering target, using current statistical model, using for the target with mobile suddenly)
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