概率假设密度相关论文
海面目标跟踪技术已被广泛应用于军事和民用领域,受到国内外学者的广泛关注。海面目标的跟踪问题通常较为困难,主要原因在于存在大......
交叉眼干扰是一种电子攻击手段,它通过人为构造虚假目标并欺骗雷达对其进行检测和跟踪,从而导致单脉冲雷达产生角度误差。目前还没......
目标跟踪技术与人们的生产生活、军事航天系统密切相关,具有丰富的学术研究意义和很高的应用价值。多扩展目标跟踪问题是伴随着现......
现代战争的战场主体由地面发展到了空中,由于各种空袭武器的大规模研发,使得空中防御问题成为保障国家安全的一个重要问题。火控系......
近年来,在智能机器人领域,工业无人巡检机器人、矿山爆破机器人等的应用越来越广泛。SLAM技术作为机器人实现智能化、自主化的关键......
在如今目标跟踪领域,多智能体网络,“马赛克战争”概念十分火热,随着传感器节点计算能力、通信能力的上升,传统有中心融合架构的集......
复杂环境下的多目标跟踪问题给雷达系统带来了巨大的挑战。目前主流的多目标跟踪方法都基于贝叶斯滤波理论框架。其中,基于随机有......
在现代军事领域中,雷达的重要性日益突出。由于真实雷达系统的研制造价高,周期长,且受到任务多元化、目标多样化、环境复杂化的制......
多目标跟踪无论在民用还是军事领域都展现出广阔的应用前景,成为当前学者和研究人员的研究热点和难点。军事应用中,鉴于雷达等传统......
多目标跟踪系统在军事和民用方面都有着广泛的应用，多目标跟踪算法是多目标跟踪系统的关键和难点。人们对于多目标跟踪算法已进行了......
舰载被动声纳系统是舰艇远距离隐蔽探测和跟踪水面舰艇、水中武器和潜艇的主要手段。多被动声纳多目标跟踪是水下目标跟踪的重要课......
在现实生活中,运动目标的检测与跟踪在智能人机交互、医疗诊断、智能机器人、视频监控和军事等领域得到了广泛的应用。但该技术在......
多目标跟踪技术在面临着日益复杂的跟踪场景挑战的同时,也得到不断发展与广泛应用。群目标跟踪就是在这样的研究背景下提出的,打破......
主动声呐在目标探测过程中,不可避免地因传感器噪声的影响而产生测量误差,并伴随大量的虚警和漏检,声呐信号处理中利用目标跟踪技......
信息融合的实质是综合利用不同视角、不同来源的多种信息,获得对事物更准确、更全面的认识和估计,该领域的主要研究内容则是建构和......
在目标的回波信号相对比较弱的情况下,使用传统的先检测后跟踪的技术难以检测和跟踪到弱目标。随着随机有限集(Random Finite Set,......
机载外辐射源雷达作为一种重要的被动雷达,具有成本低、隐蔽性好、抗干扰能力强等优点,对提升我方军事防御系统探测性能具有重要意......
目标跟踪是现实世界中的基本问题。随着现代探测技术的发展、武器装备的进步、目标及环境复杂性的增加,目标跟踪系统面临诸多新问......
视频目标跟踪是指获取视频序列中感兴趣目标的状态参数,如位置,速度等,只有对目标完成实时准确的跟踪才能继续研究更为复杂的视觉......
机动目标跟踪一直是目标跟踪领域中的难点问题,尤其是对多机动目标跟踪。由于目标数的变化,目标新生和消失,以及目标相互紧邻、交......
视频目标检测和跟踪是计算机视觉领域中重要的研究内容。随着计算机运算能力的不断提高、高质量低成本视频采集设备的出现以及人们......
多输入多输出(MIMO)雷达作为雷达研究的新兴领域,通过设置多个发射站发射不同的波形信号(通常设置为正交信号),多个接收站对经过目......
自动视频目标检测与跟踪具有隐蔽性、直观性、抗电子干扰性等突出优点,作为智能监控系统中的一个重要组成部分,为各种后续高级处理......
近年来,世界范围内的公众安全问题日益突出,自动视频监控在国防安全、航空航海、医疗卫生、敏感地点等军事和民用的各个领域得到了......
基于天基和地基的空间目标探测传感器在探测和监视空间物体起着关键作用，提高传感器效能在多目标背景环境下非常必要，相关研究在国民......
针对基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题......
针对密集杂波场景下标准概率假设密度(PHD)滤波器的计算负担大及滤波精度低等问题,论文提出一种基于改进量测划分策略的高斯混合概......
针对多传感器多目标跟踪，提出一种基于数据压缩的多传感器概率假设密度（PHD）滤波算法，解决串行多传感器PHD（SMSPHD）滤波计算量过大的问题......
针对杂波环境下非线性系统中目标跟踪精度问题,提出了一种基于扩展卡尔曼—高斯混合概率假设密度(EK-GMPHD)的模糊C均值(FCM)分布......
针对杂波场景中多个目标相互近邻时,标准概率假设密度滤波器难以正确估计目标状态且计算复杂度高等问题,提出一种基于概率假设密度......
针对多目标跟踪算法对多目标状态提取的需求，提出了一种基于Dirichlet分布的概率假设密度滤波器多目标状态提取方法．该算法利用负指......
针对未知杂波环境中,传统的多目标概率假设密度（phd）滤波器跟踪精度无法保证,所需粒子支撑集过大导致效率低下的问题,引入了区间分析......
在多目标跟踪问题中，如果目标数未知或者随着时间的变化而变化，那么联合概率数据关联（JPDA）等一系列在目标数已知时使用的跟踪算法就难......
针对多目标跟踪中存在的新生目标强度未知的问题,提出一种基于量测驱动新生目标强度估计的PHD（MDTBI-PHD）滤波算法。该算法采用增广......
为处理低检测概率情况下目标漏检的情况，引入一种新的多帧状态估计机制，提出了一种基于多帧状态估计机制的高斯混合概率假设密度滤波......
基于随机有限集（RFS）的多目标跟踪算法是近年来国际上多传感器信息融合领域的研究热点。分别论述了RFS框架下3种重要的近似滤波器即......
为了规避数据关联的困难，本文深入研究了适宜多目标跟踪工程应用，线性高斯多目标模型假设下的高斯混合概率假设密度算法（GM—PHD），详细......
自适应新生目标强度PHD滤波器（PHD-M）在目标漏检时易发生错估或漏估,从而导致滤波器估计性能下降.为解决这一问题,提出了一种新生目......
针对基于概率假设密度算法（Probability Hypothesis Density,PHD）的高维纯方位多目标跟踪,提出了新型的PHD算法—新型采样准则的基于......
针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,......
利用有限集统计理论对声学W SN下的多目标跟踪进行了研究。首先利用F ISST理论对声学W SN下的多目标跟踪进行建模,然后利用粒子滤......
针对拓展目标概率假设密度滤波器采用的量测集合所有可能分割方式在实际中几乎不能够实现的问题,提出了一种采用有限混合模型的量......
针对粒子滤波运算量大的问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度(Box-PHD)滤波的多目标视频跟踪方法.首先给出一种快速运动目标检测......
提出了基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波器(SMC-PHDF)的视觉多目标跟踪算法.W4算法对观测场景进行背景建模和运动目标检测,获取可......
针对异步采样下多红外传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于概率假设密度粒子滤波的跟踪算法。该算法首先将一个融合周期内所有采......
针对杂波干扰环境下的被动多目标跟踪问题,将多站集中式融合方法与概率假设密度粒子滤波递归过程相结合,实现被动多目标跟踪.进一......
介绍了近年来国内外基于有限集统计学(FISST)的多目标跟踪方法相关研究的进展和现状。首先,给出了基于FISST的多目标跟踪问题描述;......
