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改进的最近邻航迹关联算法

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简介:
本文介绍了一种改进的最近邻航迹关联算法,通过优化匹配准则和增加滤除规则,显著提高了复杂环境下的目标跟踪精度与稳定性。 最近邻航迹关联算法用于目标跟踪,并演示了整个跟踪过程的程序。

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    本文介绍了一种改进的最近邻航迹关联算法,通过优化匹配准则和增加滤除规则,显著提高了复杂环境下的目标跟踪精度与稳定性。 最近邻航迹关联算法用于目标跟踪,并演示了整个跟踪过程的程序。
  • NN.rar_跟踪__轨跟踪
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    本资源为NN.rar,内含最近邻关联跟踪算法相关材料,重点介绍基于航迹最近邻的高效轨迹跟踪技术。 最近邻航迹关联算法用于目标跟踪,演示程序展示了整个跟踪过程。
  • 例程分析过程MATLAB方.zip
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    该压缩包包含使用MATLAB实现最近邻航迹关联算法的详细代码和案例分析。适用于研究动态目标跟踪技术的学生与研究人员。 适合人群:本科及硕士学生,适用于教学、研究和学习等活动。
  • 模糊KNN
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    简介:本文提出了一种基于模糊理论优化的经典KNN(K-Nearest Neighbors)算法,通过改善样本权重分配机制,增强了模型在处理分类和回归任务中的准确性与鲁棒性。 FKNN, or Fuzzy k-Nearest Neighbor Classification Rule, is described in the paper A Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm published in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. The specific reference details are Volume 15, Number 4, pages 580-585.
  • 基于MATLAB一个示例分析过程
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    本示例介绍了一种利用MATLAB实现的最近邻轨迹关联算法,详细展示了数据处理、距离计算及轨迹匹配的过程。 最近研究了一个关于最近邻航迹关联算法例程的相关分析过程的MATLAB方法,并探讨了相控阵天线的方向图(采用切比雪夫加权),可以动态调节运行环境参数,用于实现高分辨率估计的阵列信号处理技术。此外还涉及到了虚拟力在无线传感网络覆盖中的应用以及FMCW调频连续波雷达测距和测角的技术细节。这些内容都包含在一个名为“一个最近邻航迹关联算法例程相关分析过程的matlab方法,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权),可以动态调节运行环境的参数,阵列信号处理的高分辨率估计,虚拟力的无线传感网络覆盖,FMCW调频连续波雷达的测距测角.zip”的文件中。
  • 经典传统模糊门限.rar_模糊_模糊_
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    本资源探讨了经典的模糊门限航迹关联算法在目标跟踪系统中的应用,重点分析了其在处理不确定性和噪声方面的优势。适合研究和开发智能导航与控制技术的人员参考学习。 模糊航迹关联算法的效果很大程度上依赖于目标状态估计方法。针对传统模糊综合算法在复杂环境下关联效果不佳的问题,提出了一种改进的模糊综合航迹关联算法。
  • K(KNN):
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    K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基本的数据分类与回归方法,通过计算待分类样本与训练集中各点的距离,选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN(K近邻)算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚,人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士,那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地,一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的;爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说,“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法,在1968年由Cover和Hart提出,适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是:一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别,则认为这个样本也属于这一类。
  • 】运用MATLABNNDA+PDA+JPDA【MATLAB仿真 第1928期】.md
    优质
    本文介绍了利用MATLAB平台实现NNDA、PDA及JPDA算法在航迹关联中的应用,为第1928期MATLAB仿真实例。 在平台上,“武动乾坤”上传的资料包含对应的Matlab代码,所有代码均经过测试可以运行,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需直接运行 - 运行结果效果图 2. 使用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行修改,或者寻求博主的帮助。 3. 具体操作步骤如下: 1. 将所有文件放置到当前工作目录中; 2. 双击打开main.m文件; 3. 点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果; 4. 如果需要额外服务或帮助,请联系博主。 - 完整代码的提供 - 学术论文复现的支持 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作
  • 点对O(nlogn)探讨
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    本文深入探讨了求解最近邻点对问题的高效算法,提出了一种时间复杂度为O(nlogn)的方法,旨在优化大规模数据集下的计算效率。 最近邻点对问题可以使用O(n^2)的暴力算法来解决,也可以通过排序和分治法实现时间复杂度为O(nlogn)的更高效算法。
  • 基于KD树KPython实现
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    本文章介绍了对传统KD树优化后的K近邻算法,并提供了该算法在Python中的具体实现方法。通过改进提升了搜索效率和准确性。 本段落提供了一个Python实现的基本KNN算法,并结合了KD树的构建与使用方法。在提取最近邻值的过程中采用了大顶堆技术。代码中的每个函数都有详细的注释,并附有一组测试数据,经过验证程序是完整且可用的。