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搜索资源 - kalman filter in target tracking
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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
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在matlab中实现二维卡尔曼滤波，实现目标预测与跟踪-Two Kalman filter, to achieve the target prediction and tracking in matlab
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卡尔曼滤波器运用于目标跟踪，据此编写的对于非机动模型的仿真-Kalman filter used in target tracking, has been prepared accordingly for non-motorized model simulation
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卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。本程序实现了基于kalman的目标跟踪。-Kalman filter is an efficient recursive filter (autoregressive filter), it can not completely contain from a series of noise measurements (in English: measu
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扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在目标跟踪的应用-Extended Kalman filter and unscented Kalman filter applications in target tracking
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卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在目标跟踪到的应用-Kalman filter and extended Kalman filter algorithm to the application in target tracking
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卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在目标跟踪到的应用-Kalman filter and extended Kalman filter algorithm to the application in target tracking
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水下纯方位目标运动分析的UKF滤波算法在目标跟踪的应用-Kalman filter and extended Kalman filter algorithm to the application in target tracking
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设置kalman滤波器中噪声大小以及状态状态转移矩阵，测量向量，就可以进行目标的跟踪。 -Kalman filter set size and noise in the state transition matrix, measurement vector, target tracking can be carried out.
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本程序介绍了卡尔曼滤波器在雷达跟踪问题上的应用。通过对雷达测得的距离及方位角参数的估计和预测，较好地实现了雷达对目标的跟踪，说明卡尔曼滤波器在自主或协助导航领域中具有重要的现实意义。-This procedure describes the radar tracking Kalman filter in question on the application. Measured by radar distance and azimuth parameter estimation and fore
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目标跟踪部分采用颜色空间与纹理特征结合的方式，实现建模。-In the part of target tracking, adopts the method combination with color space,texture characteristics,Mean-Shift and kalman filter,to achieve the goal.
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直角坐标系下的单雷达kalman滤波，实现直角坐标系下单部雷达对目标的跟踪。-The single radar Kalman filter in Cartesian coordinates in the Cartesian coordinate system, place an order of radar target tracking.
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本代码主要是势均衡多目标多伯努利滤波器的扩展卡尔曼（EKF）实现，能有效的解决杂波环境下的多目标跟踪，本代码能够正常运行。-
您是不是要找： 本代码主要是食均衡多目标多伯努利滤波器的扩展卡尔曼(EKF)实现,能有效的解决杂波环境下的多目标跟踪,本代码能够正常运行。
This code is mainly balanced multi-objective multi-bonuli potential extended Kalman filter (EKF) to achieve, can
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基于距离的目标跟踪算法matlab仿真程序，，卡尔曼滤波的初学者可以看一看有所帮助-Target Tracking based on Extend Kalman Filter in Matlab. It s helpful for initial student.
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无极卡尔曼滤波在非线性系统目标跟踪中的应用，代码很好-Promise Kalman Filter in Nonlinear Target Tracking System, the code well
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无迹卡尔曼滤波在目标跟踪应用的仿真分析，包含误差分析。适合初学者学习。-Unscented Kalman filter simulation in target tracking applications, including error analysis. Suitable for beginners to learn.
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Meanshift跟踪算法针对传统的MeanShift跟踪算法在目标发生遮挡时容易导致目标丢失的情况,提出了一种改进的MeanShift跟踪算法.将多尺度空间理论、Kalman滤波器与遮挡算法相结合,当目标发生遮挡后,利用Kalman估计目标信息量,能对目标尺寸有后续跟踪能力.实验结果表明,当目标发生遮挡后,改进的跟踪算法对目标无论增大或减小都能连续地、自动地选择大小合适的跟踪窗口.-Meanshift tracking algorithmMeanshift tracking algorithm
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matlab-无迹卡尔曼在目标跟踪中的应用-matlab-unscented kalman filter in application of target tracking
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扩展Kalman滤波在纯方位目标跟踪中的应用实例-Application of Extended Kalman Filter in Bearings- only Target Tracking
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扩展卡尔曼滤波在纯方位目标跟踪中的应用实例(Application of Extended Kalman Filter in Bearing-only Target Tracking)
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