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基于多信息融合自适应粒子滤波的目标跟踪算法
- 基于多信息融合自适应粒子滤波的目标跟踪算法
Particle_filter
- 基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒
wsn-for-DSP-system
- 一种改进的粒子滤波算法的研究 粒子滤波基本原理，通过改进权重计算、重采样算法， 计算速度得到提高。改进的算法在DSP系统中进行目标跟踪仿真，证明其具有速度快、 精度高的特点-An improved study the basic principles of particle filter particle filter algorithm, recalculation by improving the rights, resampling algorithm to calculate the s
Wsn-for-particle-filter
- 基于matlab的粒子滤波目标跟踪算法，初学者很有用-Matlab-based particle filter target tracking algorithm, useful for beginners
Research-moving-target-tracking
- 基于matlab的粒子滤波目标跟踪算法，初学者很有用-Matlab-based particle filter target tracking algorithm, useful for beginners