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这是一组雷达目标跟踪程序的压缩包。

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简介:
雷达目标跟踪相关的程序,包括CA运动模型、CT运动模型以及IMM交互多模型,与卡尔曼滤波和粒子滤波PF(Particle Filter)等算法程序紧密集成,从而能够有效地完成在密集杂波环境中进行目标跟踪,以及对高机动性目标进行跟踪任务的实现。此外,概率数据互联JPDA(Joint Probabilistic Data Association)技术也得到了应用。

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客服
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  • MATLAB中与检测_IMM_MATLAB_imm
    优质
    本项目基于MATLAB环境,探讨并实现IMM算法在雷达多目标跟踪中的应用,结合目标检测技术,提升复杂场景下的跟踪精度和稳定性。 【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:MATLAB目标跟踪 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能正常运行,请联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • JPDA算法源
    优质
    本作品提供了一种基于概率假设密度(PHD)滤波框架下的多目标跟踪JPDA算法的实现源代码,适用于雷达系统中的复杂场景。 JPDA雷达目标跟踪算法的MATLAB源程序可以实现对两个匀速直线运动目标的追踪。感谢原作者分享此资源,希望能为大家提供帮助。
  • JPDA算法源
    优质
    本项目提供了一种基于概率假设的雷达目标跟踪JPDA算法的实现代码,适用于多目标跟踪场景中的复杂应用。 JPDA雷达目标跟踪算法的Matlab源程序可以实现对两个匀速直线运动目标的追踪。感谢原作者的贡献,希望这个程序能为大家提供帮助。
  • JPDA算法源
    优质
    本作品提供了一套基于概率假设密度(PHD)和联合概率数据关联(JPDA)的雷达多目标跟踪算法源代码,适用于复杂环境下的精确目标识别与追踪。 JPDA雷达目标跟踪算法的MATLAB源程序可以实现两个匀速直线运动的目标追踪。感谢原作者分享此代码,希望能对大家有所帮助。
  • JPDA算法源
    优质
    本程序为雷达目标跟踪系统中采用的JPDA(联合概率数据关联)算法的源代码实现,适用于多目标跟踪场景下的状态估计与预测。 JPDA雷达目标跟踪算法的MATLAB源程序可以实现对两个匀速直线运动目标的追踪。感谢原作者,希望此资源能为大家提供帮助。
  • JPDA算法源
    优质
    本源程序实现基于概率假设密度(PHD)框架下的联合概率数据关联(JPDA)算法,用于多传感器雷达系统中的动态目标跟踪。 JPDA雷达目标跟踪算法的Matlab源程序可以实现对两个匀速直线运动目标的追踪。感谢原作者,希望此资源能为大家提供帮助。
  • ——与激光数据
    优质
    简介:本研究聚焦于通过融合雷达和激光雷达的数据来提升目标跟踪技术的精确度与可靠性,探讨了两种传感器的优势互补。 用于扩展卡尔曼滤波算法测试的目标追踪-雷达-激光雷达数据详情请见相关博客文章。
  • MATLAB_三维粒子滤波器应用__检测
    优质
    本项目探讨了在三维空间中利用MATLAB进行目标跟踪的技术,特别聚焦于雷达系统中的粒子滤波算法。通过该方法,可以有效提升复杂环境中目标检测与追踪的精度和鲁棒性,适用于军事、航空及交通监控等领域的应用需求。 【达摩老生出品,必属精品】 资源名:MATLAB目标跟踪 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • MATLAB_MATLAB.rar_信号与_信号处理_检测
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的雷达信号处理工具,涵盖雷达目标检测、信号追踪及目标跟踪算法,适用于科研和工程应用。 在雷达系统中,目标跟踪是一项关键技术,用于确定运动物体的位置、速度和其他参数。MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台,经常被用来开发雷达信号处理和目标跟踪算法。本压缩包(假设为Matlab.rar)包含了与MATLAB相关的雷达跟踪及信号目标跟踪程序,对于学习和研究雷达系统具有很高的参考价值。 要理解雷达的工作原理,我们需要知道它通过发射电磁波并接收反射回来的信号来探测目标。在接收到的回波信号中可以提取出关于目标的距离、角度、速度等信息。这些信息经过适当的信号处理后,可用于进行目标跟踪。 使用MATLAB实现雷达跟踪通常涉及以下几个关键步骤: 1. **信号接收与预处理**:这部分包括对雷达接收到的原始信号进行滤波、去噪和增益控制,以便提取出有用的特征。 2. **检测与参数估计**:通过匹配滤波器或滑窗技术等算法来确定是否存在目标,并通过对回波信号分析估算目标的距离、角度及多普勒频率等参数。 3. **目标跟踪**:在确认存在目标后,需要建立一个跟踪模型。常见的跟踪方法包括卡尔曼滤波(Kalman Filter)、粒子滤波(Particle Filter)以及扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)。这些算法能根据历史数据预测未来状态,并不断更新以减少误差。 4. **性能评估**:通过计算跟踪误差、漏检率和虚警率等指标来评价算法的性能。 5. **仿真与优化**:在MATLAB环境中构建雷达系统模型,模拟不同场景下的目标追踪情况,从而优化算法表现。 压缩包中的Matlab程序可能涵盖了上述各个步骤的具体实现方法。这包括MATLAB脚本、函数以及相关说明文档等资源。这些材料可以作为学习和研究的基础工具,帮助我们深入了解雷达信号处理与跟踪的理论知识及实际应用技巧。 通过分析提供的MATLAB代码,不仅可以掌握雷达系统的基本工作原理,还能熟悉如何在该平台上进行信号处理和算法开发。这对于从事相关领域的科研人员和技术工程师来说都是十分有益的学习资源。
  • 代码集合.zip
    优质
    该资源为雷达目标跟踪算法的源代码合集,适用于学术研究和工程应用,包含多种经典及现代的多目标跟踪技术实现。 雷达目标跟踪相关程序结合了CA运动模型、CT运动模型、IMM交互多模型(IMM)、卡尔曼滤波、粒子滤波(PF)以及概率数据互联(JPDA)等算法,旨在实现密集杂波环境中的目标跟踪和高机动目标的追踪。