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371.
从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。 相似文献
372.
373.
374.
IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。 相似文献
375.
为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波(cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer)的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。 相似文献
376.
针对弱纹理目标匹配问题,提出了一种基于直线局部邻域梯度信息和全局结构信息的直线匹配算法:对均值标准差直线描述符进行改进用于初始匹配;利用直线间的全局拓扑结构滤除误匹配;利用迭代拓扑滤波寻找更多的匹配,同时引入全局角度约束提高算法效率并进一步滤除错误匹配。实验表明,在光照变化、图像旋转、图像模糊、尺度变换、视点变化等条件下,该方法都具有很强的鲁棒性,并在匹配效率和准确度上优于现有的两种比较流行的方法。 相似文献
377.
针对以往"角方向对几何"同类技术[6~8]提出了新的基于直线基元的几何不变特征关系,并使用该关系针对目标线集建立特征关系多维直方图,作为目标的几何不变特征,通过多维直方图匹配进行目标识别。实验证明该模式关系对于较规则的形体,其检测精度优于以往方法,可用于基于内容与结构的图像分析与目标识别系统中。 相似文献
378.
379.
380.