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估算及其在跟踪与导航中的应用

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简介：
本研究探讨了估算技术的基本原理及其在目标跟踪和自主导航系统中的实际应用，分析了其重要性和有效性。 《Bar Shalom》是雷达跟踪与数据融合领域的经典著作。

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  • 估算及其在跟踪与导航中的应用
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    本研究探讨了估算技术的基本原理及其在目标跟踪和自主导航系统中的实际应用，分析了其重要性和有效性。 《Bar Shalom》是雷达跟踪与数据融合领域的经典著作。
     
  • 估算及其在跟踪和导航中的应用（PDF）第二部分...
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    本文为《估算及其在跟踪和导航中的应用》系列的第二部分，深入探讨了状态估计技术，并具体分析了其在现代跟踪与导航系统中的实现方式及优化策略。 《Estimation with Applications to Tracking and Navigation》是一本关于跟踪导航领域的权威著作，非常值得收藏！强烈推荐！ 作者：Yaakov Bar-Shalom, X.-Rong Li, Thiagalingam Kirubarajan ISBN: 047141655X / ISBN-13: 978-0471416555 页数：584 出版社：Wiley-Interscience（John Wiley & Sons Inc.） 出版日期：2001年6月8日 文件格式：PDF 定价：$116.95
     
  • EKF滤波程序及其在组合导航中的应用
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    简介：本文探讨了扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的设计与实现，并深入分析其在现代组合导航系统中状态估计的应用价值及优化方法。 这段文字描述了一个以组合导航系统为应用背景的EKF滤波程序。
     
  • 随机有限集合理论及其在多目标跟踪中的应用与实现
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    本研究探讨了随机有限集合理论，并深入分析其在解决复杂环境下的多目标跟踪问题中的应用与实现方法。该理论为处理不确定性提供了强大的工具，尤其适用于雷达和传感器数据融合场景，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。 本段落梳理了随机有限集（RFS）的理论基础和发展历程，并详细分析了其在多目标跟踪中的应用及实现难点问题。首先，在单传感器情况下，深入探讨了几种典型的近似技术：概率假设密度(PHD)滤波器、势概率假设密度(CPHD)滤波器、多伯努利(MeMBer)滤波器以及泛化标签多伯努利(GLMB)滤波器，并对其发展历程进行了分析。同时讨论了高斯混合(GM)及序贯蒙特卡罗(SMC)实现中遇到的问题。其次，在多传感器情况下，介绍了时空配准问题的处理方法，并从集中式和分布式融合两个方面对基于RFS的多传感器多目标跟踪技术进行了探讨。再次，分析了RFS滤波器在实际应用中的困难及挑战；最后，根据现有的研究进展，提出了未来在多目标跟踪领域中需要重点关注的研究方向。
     
  • 关于相关滤波的目标跟踪算法及其评估
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    本研究探讨了相关滤波在目标跟踪中的应用及效果，分析了几种典型的相关滤波算法，并对其性能进行了系统性评估。 该文档涵盖了基于追踪无人机的目标跟踪介绍；OTB、VOT指标的讲解；MOSSE、KCF、DSST、FDSST、LCT等相关滤波跟踪算法流程对比，以及提出了一种结合FDSST和LCT的长期跟踪新算法思路。整份PPT共50页，并且每一页都配有详细注释，非常适合用于学习目的及毕业答辩、组会汇报或学术演讲等场合使用。
     
  • MATLAB中的多目标跟踪算法与应用
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    本文章探讨了在MATLAB环境下开发和实现多目标跟踪算法的方法及其广泛应用场景，为研究者提供理论指导和技术支持。 初始化函数用于创建轨迹对象并读取一帧数据。通过前景检测根据位置进行卡尔曼预测，并使用匈牙利匹配算法进行匹配分配。更新已分配的轨迹，同时处理未分配的轨迹以及删除丢失的轨迹，最后创建新的轨迹。最终展示结果。
     
  • 卡尔曼滤波器的应用介绍：在INS/GNSS导航、目标跟踪及地形参考导航中的实例分析（含MATLAB）
    优质
    本文深入探讨了卡尔曼滤波器在INS/GNSS导航、目标跟踪以及地形参考导航等领域的实际应用，并提供了基于MATLAB的实例解析，为相关技术研究与开发提供有力支持。 由 Youngjoo Kim 和 Hyochoong Bang 编写的 IntechOpen (2018) 一书中的章节“卡尔曼滤波器及其应用简介”提供了相关示例的源代码。
     
  • 滑模控制在轨迹跟踪中的应用与算法研究
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    本论文聚焦于滑模控制技术在复杂系统轨迹跟踪问题上的应用，深入探讨了相关算法的设计、优化及实际效果评估。旨在提升系统的鲁棒性和动态性能，为工程实践提供理论支持和技术参考。 本段落主要讨论了几种不同的滑模控制算法，这些算法可用于轨迹跟踪。
     
  • 视频跟踪中卡尔曼滤波估计的应用
    优质
    本视频深入探讨了卡尔曼滤波在视频跟踪中的应用，展示了如何利用该算法进行高效、准确的状态估计与预测，是理解和掌握视频目标追踪技术的理想资源。 卡尔曼滤波估计在视频跟踪中的应用探讨了如何利用卡尔曼滤波技术提高目标追踪的准确性和效率。这种方法通过预测与更新两步迭代过程来优化状态估计，在动态变化环境中尤其有效，是计算机视觉领域的一项关键技术。
     
  • 红外热成像跟踪技术中目标跟踪算法的应用
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    本文探讨了红外热成像技术在目标跟踪中的应用，并深入分析了几种典型的目标跟踪算法，旨在提高跟踪精度和鲁棒性。 摘要：本段落介绍了一种优化的快速模板匹配算法，在目标实时提取、识别及跟踪方面表现出色，并成功应用于红外热成像跟踪技术的研究之中。该算法解决了复杂背景下目标稳定跟踪的技术难题，采用Visual C++编写，便于移植到其他操作系统或嵌入式系统中。 关键词：模板匹配 粗略匹配 精确匹配 乱序匹配 Visual C++ 红外热成像跟踪是一种被动的目标检测与追踪技术，用于处理红外视频信号中的目标识别、提取和跟踪。对比度特征鉴别是常用的提取方法之一，但其缺点在于无法记忆或识别特定目标的形态特性，在复杂背景下效果不佳且稳定性较差。相比之下，模板匹配算法利用目标的具体特征数据进行工作，从而提供了更为有效的解决方案。