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1989年 | 5篇 |
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571.
572.
研究了在OpenGVS仿真平台上实现目标自动跟踪系统仿真的方法。根据目标自动跟踪系统的基本原理建立了其系统的仿真数学模型,然后运用MFC,OpenGVS在HLA搭建的对抗仿真环境中实现了半实物仿真。 相似文献
573.
密集杂波的平行多目标跟踪场景中,高斯混合概率假设密度滤波器的计算代价随着分量的增多而不断变大,且其目标状态估计精度较低.为了解决这些问题,基于高斯混合概率假设密度滤波框架,提出一种改进的目标分量融合算法.通过目标分量的权重、均值及协方差的充分协作,该算法能够极大程度地融合目标强度中的相似分量,同时能够有效地避免真实目标分量被错误融合.仿真结果表明,密集杂波环境下该算法不仅具有较高的目标状态估计精度,而且其计算代价相对较低. 相似文献
574.
575.
机动目标跟踪是多机载预警雷达数据融合中的一个难点,传统的卡尔曼滤波本身不足以解决该问题.基于量测噪声协方差估计设计了一种可适用于机动目标的卡尔曼滤波器;引入了协方差交集,提出了一种针对多机载预警雷达数据融合中机动目标跟踪的新方法.仿真实验表明,该方法能够成功稳定地跟踪机动目标,与现有的主流方法相比,该方法的误差性能是最佳的. 相似文献
576.
577.
578.
杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性. 相似文献
579.
580.
针对STRCF算法时间权重因子固定,且常因长时遮挡等原因造成跟踪漂移的问题,提出了一种自适应时间权重学习的目标跟踪算法.利用峰值旁瓣比在线动态更新时间权重因子以提升跟踪器的准确性.在跟踪器中嵌入遮挡判断模块,设定条件判断是否发生遮挡,以决定是否停止对目标位置的更新.实验结果表明:该算法的精确度与成功率分别为0.880和0.814,相比STRCF算法分别提升了2.6%和2.0%,且跟踪速度达到28.61帧/s,在CPU上可以达到实时. 相似文献