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71.
72.
高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
73.
74.
多站多目标雷达数据融合 总被引:2,自引:1,他引:1
多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。 相似文献
75.
76.
薛志群 《军械工程学院学报》1997,(1)
在P一致光滑的Banach空间中。证明了满足一定条件的Ishikawa迭代序列强收敛于非Lipschitz算子的不动点。 相似文献
77.
设X为一致凸的Banach空间,T:X(?)D(T)→X为m—增生的且强增生的算子,T_0:X→X为线性紧算子。C:X→X为全连续算子,应用Leray-Schauder度理论,研究了算子方程Tx-T_0x Cx=f,f∈X的可解性。 相似文献
78.
79.
在q(≥2)一致光滑Banach空间中得到了LipschitzΦ-强增生算子的Ishikawa迭代序列的强收敛定理。 相似文献
80.