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改进的跟踪滤波器

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简介：
本研究提出了一种改进的跟踪滤波器算法，通过优化参数调整和多模型融合技术，显著提升了复杂环境下的目标跟踪精度与稳定性。 STF-CS研究了SCE与β值之间的关系，并比较了四种滤波性能：（1）传统KF-CS；（2）通过人为选定β值的STF-CS；（3）使用SCE最小方法确定离散取值β值的STF-CS；（4）采用SCE最小方法并利用最小二乘拟合来确定β值的STF-CS。

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  • 改进的跟踪滤波器
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    本研究提出了一种改进的跟踪滤波器算法，通过优化参数调整和多模型融合技术，显著提升了复杂环境下的目标跟踪精度与稳定性。 STF-CS研究了SCE与β值之间的关系，并比较了四种滤波性能：（1）传统KF-CS；（2）通过人为选定β值的STF-CS；（3）使用SCE最小方法确定离散取值β值的STF-CS；（4）采用SCE最小方法并利用最小二乘拟合来确定β值的STF-CS。
     
  • 改进型跟踪滤波程序（强跟踪UKF主程序）
    优质
    本段落介绍了一种改进型跟踪滤波程序，采用增强版无迹卡尔曼滤波技术，旨在提升动态系统状态估计精度与鲁棒性。 主程序：figure_ukf包含几个主要函数模块的说明如下： 1. sf_ukfm_sins_gps：强跟踪UKF滤波主程序； 2. shuaijianukfm_sins_gps：衰减记忆UKF滤波主程序； 3. ukfm_sins_gps：UKF滤波主程序。
     
  • 强跟踪滤波算法.rar_强跟踪_强跟踪滤波_强跟踪卡尔曼_跟踪滤波
    优质
    本资源包含多种强跟踪滤波算法及相关应用，包括但不限于强跟踪卡尔曼滤波技术。适用于需要进行状态估计与目标跟踪的研究者和工程师使用。 提供一个关于强跟踪卡尔曼滤波的代码实例程序，该程序设计简洁明了，非常适合初学者学习和研究使用。
     
  • 改进型强跟踪扩展卡尔曼滤波器算法
    优质
    简介：本文提出了一种改进型强跟踪扩展卡尔曼滤波器算法，旨在提高非线性系统状态估计精度和鲁棒性。通过优化预测与更新步骤，有效解决了滤波发散问题。 一种改进的强跟踪扩展卡尔曼滤波器算法。
     
  • 改进的高斯混合PHD滤波器用于扩展目标跟踪
    优质
    本研究提出了一种改进的高斯混合概率假设密度（GM-PHD）滤波算法，以更精确地进行多扩展目标跟踪，提高了复杂环境下的目标检测与识别能力。 高斯混合概率假设密度滤波器用于扩展目标跟踪的MATLAB代码及对应论文。
     
  • 改进的高斯混合PHD滤波器用于扩展目标跟踪
    优质
    本研究提出了一种改进的高斯混合概率假设密度（GM-PHD）滤波算法，专门针对复杂环境中的扩展目标进行高效、准确的跟踪。通过优化粒子表示和增强数据关联策略，该方法显著提升了在动态场景下的性能表现，尤其适用于雷达与传感器融合应用中对大型或变形目标的追踪需求。 高斯混合概率假设密度滤波器用于扩展目标跟踪的Matlab代码及对应论文。
     
  • 改进版基于粒子滤波的检测前跟踪算法
    优质
    本研究提出了一种改进版基于粒子滤波的检测前跟踪算法，旨在提升复杂场景下目标跟踪的准确性和鲁棒性。通过优化粒子初始化和重采样策略，有效解决了传统方法中存在的粒子贫化问题，显著提高了跟踪性能。 该算法实现了一种基于粒子滤波的检测前跟踪方法，能够用于雷达弱小目标的检测与跟踪。所谓检测前跟踪算法是指不对雷达数据进行CFAR处理，在进行目标检测的同时完成跟踪任务。
     
  • 利用Kalman滤波进行目标跟踪
    优质
    本研究探讨了如何运用Kalman滤波算法实现高效精确的目标跟踪技术，适用于各类动态场景下的追踪需求。 基于Kalman滤波的目标跟踪项目包含代码、数据、原始图片和仿真图片，适合初学者作为参考资料进行学习。
     
  • 利用Kalman滤波进行目标跟踪
    优质
    简介：本文探讨了使用Kalman滤波器技术在动态环境中实现高效、准确的目标跟踪方法，适用于多种应用场景。 这是一个卡尔曼滤波器的简单教程，对于初学者会有很大的帮助。
     
  • TWRData_analyze.rar_GNN_MATLAB_关联_gnn_跟踪滤波_跟踪算法
    优质
    该文件包含使用MATLAB开发的基于图神经网络（GNN）的数据分析代码，适用于复杂环境下的目标关联与跟踪滤波任务。 适用于MATLAB的跟踪算法采用了GNN关联和Kalman滤波技术。