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搜索资源 - 基于卡尔曼滤波器的跟踪方法
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PID控制及其MATLAB仿真
一本详细介绍PID控制及仿真的书籍~ 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.
所属分类:
嵌入式
发布日期:2009-08-04
文件大小:5mb
提供者:
xxb0216
基于mean-shift 算法的人脸实时跟踪方法
复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义, 但目前的跟踪算法普遍存在目标 遮挡、 尺寸变化等过于敏感的不足, 限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、 mean-shift 算法与卡尔曼滤波器 相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强, 可以实现对运动人脸的快速跟踪, 同时 对目标遮挡也有很好的鲁棒性。
所属分类:
其它
发布日期:2009-08-27
文件大小:1mb
提供者:
ljfth
智能卡尔曼滤波跟踪机动目标
:卡尔曼滤波(KF)的已被广泛应用于目标状态估计,但以机动状态存在时,其性能可能会受到严重影响,因为移动可以表现为加在目标模型上的大量的噪声而且过程噪声方差掩盖不了它。为了解决这个问题,文章提出了一种新型智能KF(IKF)可以跟踪机动目标。未知的目标加速度被视为添加的过程噪声,而整个过程噪声的时变方差是在智能模糊系统中近似计算的。为了优化模糊系统,遗传算法(GA)或DNA编码方法可以利用,根据使用的这些优化方法,我们称这种滤波器为基于遗传算法的IKF或基于DNA编码的IKF。这种IKF利用一个
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-08
文件大小:745kb
提供者:
yangyanliu2012
一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法
一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法 一种基于卡尔曼滤波器的彩色目标跟踪方法
所属分类:
其它
发布日期:2011-09-28
文件大小:226kb
提供者:
lirunfa
使用卡尔曼滤波器在3D深度专人跟踪.
关于手势的研究活动为基础的用户界面(UI)已经增殖,在过去十年[1],[5]。其中各种基于手势的用户界面,接触界面已经进入了聚光灯下的人机交互(HCI)的智能电视和移动设备。非接触式用户界面的方法已经深入的研究,因为它们不仅提供了一个直观的 接口也无需额外的硬件。大多数的非接触式的用户界面已经基于颜色基于视觉的手势跟踪[2],[3]。基于颜色的跟踪有两个致命的局限性:1)背景往往具有相似的颜色来双手武器。 2)照明勤换。为了避免色为主跟踪这些问题,我们提出了一种新颖的基于深度的专人跟踪合适的算
所属分类:
Android
发布日期:2014-09-23
文件大小:2mb
提供者:
u010843609
PID电机控制
PID电机控制目录 第1 章 数字PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的PID
所属分类:
其它
发布日期:2015-08-11
文件大小:5mb
提供者:
forever188141
基于卡尔曼滤波器的目标跟踪的实现
基于卡尔曼滤波器的目标跟踪的实现 matlab代码,将所有代码放置同一路径同一文件夹下运行main.m即可
所属分类:
交通
发布日期:2020-04-29
文件大小:2kb
提供者:
qq_42299461
基于改进卡尔曼滤波算法的煤矿井下跟踪方法
煤矿井下环境特殊,受限的多径衰落无线信道对跟踪技术提出了极大的挑战。提出了指纹匹配和卡尔曼滤波相结合的井下跟踪算法。首先利用卡尔曼-均值滤波器对采样RSSI值进行去噪等处理,然后执行指纹匹配算法得到观测点处的位置坐标作为跟踪中的观测值,并与真实值估算出井下观测噪声方差,最后采用改进的卡尔曼滤波算法跟踪目标运动轨迹。试验结果表明,改进的算法能够满足矿井下目标的跟踪精度及误差的要求,增强了跟踪系统的可靠性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-26
文件大小:198kb
提供者:
weixin_38590309
基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术.pdf
摘 要: 提出一种基于扩展卡尔曼滤波的 GPS 信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相 干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规 GPS 跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升 其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的 分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的 GPS 信号跟踪方式相比, 基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。
所属分类:
电信
发布日期:2020-06-18
文件大小:903kb
提供者:
bravexplorer2
基于自适应卡尔曼滤波的车辆编队控制
针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-28
文件大小:723kb
提供者:
weixin_38626473
用强跟踪滤波器的方法解决一类传感器故障
针对一种常见的传感器恒偏差故障问题,提出一种基于强跟踪卡尔曼滤波传感器故障诊断的方法。仿真实验表明,强跟踪卡尔曼滤波算法是一种较好的非线性系统传感器故障诊断方法。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-23
文件大小:396kb
提供者:
weixin_38741531
基于卡尔曼滤波器及多传感状态的融合估计算法介绍
现代战争的多样性和复杂性提出了对信息处理更高的要求,信息融合可对多传感器提供的多种观测信息进行优化综合处理,从而获取目标状态、识别目标属性、分析目标意图与行为,为电子对抗、精确制导等提供作战信息。本文将基于Kalman滤波的多传感器状态融合估计方法应用到雷达跟踪系统。仿真实验表明,三个传感器融合所获得的估计值都更加贴近于目标信号,因而提高了对雷达系统的跟踪精度。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-18
文件大小:301kb
提供者:
weixin_38518518
基于卡尔曼滤波的OFDM系统时变信道估计方法
研究了一种基于卡尔曼(Kalman)滤波的OFDM时变信道估计与跟踪问题。首先建立时变多径信道的状态方程和测量方程,然后将信道冲击响应近似为一个低阶自回归滑动平均过程,利用导频的先验信息估计出Kalman滤波器的初始值和时变参数,并通过Kalman滤波跟踪信道的时变特性。仿真实验表明,该方法在时变多径信道下具有较好的性能,与传统信道估计方法相比,在均方误差和误码率等性能指标上有了较大的改进。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:456kb
提供者:
weixin_38654315
卡尔曼滤波器及多传感状态融合估计算法
采用CarlsON 最优数据融合准则, 将基于Kalman 滤波的多传感器状态融合估计方法应用到雷达跟踪系统。仿真实验表明,多传感器Kalman 滤波状态融合估计误差小于单传感器Kalman 滤波得出的状态估计误差,验证了方法对雷达跟踪的有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-24
文件大小:575kb
提供者:
weixin_38661800
使用粒子滤波器的基于轨道约束的GNSS里程表的火车定位
对于许多特定的基于位置的铁路应用,火车的准确和可靠的定位是决定性因素之一。 考虑到建造和维护的成本效益,全球导航卫星系统(GNSS)是一种火车本地化系统的有效方法,该系统旨在用车载传感器代替轨道侧的Balises。 因此,通过GNSS接收器校准了里程表的累积误差,并确保改善了车载设备的自主性。 为了应对原始传感器测量中的不确定性,采用贝叶斯滤波框架来获得列车状态的准确估计。 在此基础上,提出了一种改进的粒子滤波解决方案来实现迭代估计。 在这种方法中,通过跟踪约束来使用库尔曼卡尔曼滤波器(CKF)
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-25
文件大小:162kb
提供者:
weixin_38689055
单目标多测量问题的FISST方法
受到当前流行的多目标概率假设密度(PHD)过滤器的启发,本文使用随机有限集(RFS)形式主义解决了可通过多传感器观察到的目标跟踪问题。 单目标多测量问题的解决方案基于有限集统计(FISST)贝叶斯框架。 此外,提出并在许多粒子上演示了FISST过滤的SMC实现。 与传统方法(例如扩展卡尔曼滤波器(EKF)和粒子滤波器(PF))相比,FISST滤波被证明是跟踪效果最好的。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:247kb
提供者:
weixin_38545485
基于卡尔曼滤波和卷积神经网络的水质异常监测
针对水质污染的环境综合监测问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和卷积神经网络的水质异常监测方法。 该方法采用Mask R-CNN图像分割方法对鱼进行分割,制作出鱼骨干和背景图像的正样本数据集和负样本数据集,并利用卷积神经网络训练数据集获得模型。 在跟踪过程中,使用RANSAC算法筛选SIFT特征,使用匹配和卡尔曼滤波器跟踪鱼并实时绘制运动轨迹。 每3秒保存一次运动轨迹,总共获得150000个正常和异常水质样本。 实验结果表明,基于卡尔曼滤波和卷积神经网络的水质异常识别率为98.5%,优于传统的水质识别
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38652090
基于半径定向线性卡尔曼滤波器的快速偏振态跟踪方案
我们提出并实验证明了基于半径定向线性卡尔曼滤波器的快速偏振跟踪方案。 它具有收敛速度快的优点,并且固有地对相位噪声和频率偏移效应不敏感。 在极化旋转角频率上,将该方案与常规极化跟踪方法进行了实验比较。 结果表明,在偏振复用QPSK和16QAM信号的情况下,可以获得更好的跟踪能力,并且幅度提高了一个数量级。 还详细研究了滤波器调整参数对跟踪性能的影响。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-26
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38646706
基于卡尔曼滤波器的使用星型传感器的自主空间目标识别和跟踪方法
基于卡尔曼滤波器的使用星型传感器的自主空间目标识别和跟踪方法
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:384kb
提供者:
weixin_38673738
基于历史信息的软卡尔曼滤波迭代时变信道估计方法
针对高速移动MIMO-OFDM系统,提出了一种基于历史信息的软卡尔曼滤波迭代时变信道估计方法。考虑高速铁路环境中不同列车在相同位置处的信道具有很强的相关性,首先利用历史列车的信道信息获取最优基函数,基于该基函数对信道建模,将对信道的估计转换成基系数的估计,降低了计算复杂度和提高了信道估计精度。其次,在每次迭代中采用了软卡尔曼滤波和数据检测联合的方法估计基系数;为了更好地减少数据检测误差传播的影响,采用软数据检测方法,并且在每次迭代中将软数据检测误差作为噪声进行处理。另外,采用的软卡尔曼滤波器不涉
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:834kb
提供者:
weixin_38546024
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