作者:权宏伟,李俊华,彭冬亮 单位:火力与指挥控制研究会 出版:《火力与指挥控制》2015年第05期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHLYZ2015050120 DOC编号:DOCHLYZ2015050129 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器网中的加权距离节点选择法》PDF+DOC2008年第03期 吴海,赵巍,田斌 《低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究》PDF+DOC2013年第01期 倪龙强,高社生,薛丽 《目标跟踪中的信息融合技术》PDF+DOC2004年第03期 辅小荣,姜长生 《基于多传感器异步数据融合的目标跟踪方法》PDF+DOC2003年第04期 王航宇,刘淼森,周颖 《红外/雷达交叉定位的双门限间歇式目标跟踪方法》PDF+DOC2012年第04期 熊久良,封吉平,韩壮志,何强,徐宏 《机载多传感器协同跟踪与辐射控制研究》PDF+DOC2011年第01期 吴巍,柳毅,杨玉山,王国宏 《一种WSN下的Mean Shift跟踪算法》PDF+DOC2011年第02期 钱少科,张辉,海丹,朱登科,周华平 《用无线传感器网络探测跟踪目标》PDF+DOC2006年第12期 李志刚,屈玉贵,刘桂英 《大视场双目主动视觉传感器的协同跟踪方法》PDF+DOC2014年第04期 崔智高,李艾华,苏延召,金广智 《基于多传感器的多模型机动目标跟踪算法设计》PDF+DOC 贺贺,羊彦,王爽,侯静
  • 多目标跟踪问题通常包括目标信号的检测与目标状态的估计,同时还涉及到对探测范围内目标数量的确定。传统的跟踪方法将目标检测、状态估计与数量确定分别使用独立的模块或算法来处理。在这种模式下,每个模块仅考虑测量数据中与其功能直接相关的信息,模块之间没有信息的交互,因而很难得到全局最优的解。基于随机集理论的多目标跟踪方法将场景内的全部目标看作一个全局变量,目标状态与目标测量分别构成各自的随机有限集。从而多目标跟踪问题可以放在一个随机集模型下的贝叶斯滤波框架中研究。在每一个滤波周期内,通过对随机集的处理,实时地估计目标的数量、状态与类型,实现多目标的联合检测、跟踪与识别。

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