：GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术，而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠，但由于 载体真实运动的复杂多变，任何单一模型都难以全面描述，致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题，将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点，选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互；同时考虑到车载终端计算能力有限，将状态变量在各方向解耦。仿真显示，在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当，但在非机动时改进的算法明显占优。

HomeAboutDesignlol.netAdmin ARCHIVED ENTRIES FOR 数据可视化 九 27 前言：数据可视化是怎样创造出来的。可视化 Tags: 数据可视化, 信息可视化 13 Comments » 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造

目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉、图像处理领域的研究热点，其在 智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、国防侦察等领域具有重要应用价 值，是武器系统的核心技术之一。虽然近二十年来众多学者对目标跟踪技术进 行深入研究，但由于跟踪初始阶段目标模板获取不准确、目标在像面内运动规 律的复杂性、目标观测特征的实时变化、目标所处背景的复杂干扰、遮挡等因 素，导致当前的目标跟踪技术仍不能满足军、民领域的需求，因此仍需对其进 行深入研究。 目标跟踪问题可以定义为已知目标先验信息，在获取目标新的观测信息后，

本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)就波算法及在相关领城应用的相关内容。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman油波，井介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法。同时也给出其应用领城内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kaiman滤波算法。第7章介绍Simulinki环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器。井给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设

对于目标的跟踪问题，多模型算法相对于单模型算法具有较大的优势；介绍了交互多模型算法的起源和发展，归纳和总结了近年来多模型算法的改进方向，介绍了多模型算法应用的新领域，简述了多传感器目标跟踪的研究成果；最后加以总结，展望多模型算法的研究方向。