《神经网络在目标跟踪数据融合中的应用》PDF+DOC

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2. 《多传感器数据融合控制》PDF+DOC 本文研究了多传感器数据融合控制的结构及基于卡尔曼滤波的融合控制算法。最后给出了仿真结果。...
3. 《雷达多目标跟踪的数学表示》PDF+DOC 本文在把多目标跟踪作为多元假设检验的基础上，提出了一种解决雷达多目标跟踪的数学模型，分析了一般类型多目标跟踪系统的最优数据互联问题；其中，目标的状态由卡尔曼滤波加以估计。计算机仿真表明，文中给出的基本原理与数学表示，适于作多目标跟踪优化处理的基础。...
4. 《神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用》PDF+DOC 首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标 (MSMT)跟踪融合算法 ，精关联是联合概率数据关联 (JPDA)算法的推广 ，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点 ；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联 (MNJPDA)算法 ，MNJPDA算法能克服计算......
5. 《基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法》PDF+DOC 提出一种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法，利用神经网络的非线性逼近能力，将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器，该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用，进行机动检测，把计算负荷转移到神经网络，在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果......
6. 《多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法》PDF+DOC 针对非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题，提出了一种多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法(MSOSUPDA)。算法首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题，然后结合顺序统计量概率数据互联(OSPDA)的思想将单个传感器的量测点迹与多个航......
7. 《神经网络辅助多目标跟踪数据融合》PDF+DOC 多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等，而数据关联算法又是最重要、最困难的方面。联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法，但对于多传感器多目标跟踪的情况，特别是目标较为密集时，计算量剧增。提出了一种改进的方法，一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中，提高滤波......
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10. 《雷达多目标跟踪器及其评估准则》PDF+DOC 目标跟踪和数据处理从单目标跟踪发展到了多目标跟踪以及密集环境下的多目标跟踪，从原来的目标位置参数的平滑和预测发展到了运动参数的解算以及目标的状态估计和战术态势的解算。本文探讨分析了雷达多目标跟踪器在系统中的正确性和有效性的评估准则。...