-
公开(公告)号：CN107730537A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710910667.9
申请日：2017-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪方法，用箱粒子PHD滤波的方法去处理低信噪比条件下的弱目标，先用均值滤波可以弱化单点尖锐噪声的影响，更能突出目标所在的区域，再根据极大不交叉原则获得目标所在区域作为区间量测；以数十个箱粒子代替数百个点粒子，有效的降低了计算复杂度，提高计算效率，同时可以得到较准确的目标状态。
-
公开(公告)号：CN107703496A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710945206.5
申请日：2017-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G01S7/4802 , G01S17/66 , G01S17/89 , G06T7/20 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明公开一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法，在伯努利粒子滤波的基础上，使用交互式多模方法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测，再将预测粒子代入到传统的伯努利TBD算法中进行目标存在概率及分布密度的更新估计。本发明在低信噪比情况下，能有效地检测跟踪弱机动目标，且对目标状态的估计更加精准。
-
公开(公告)号：CN107730537B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710910667.9
申请日：2017-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪方法，用箱粒子PHD滤波的方法去处理低信噪比条件下的弱目标，先用均值滤波可以弱化单点尖锐噪声的影响，更能突出目标所在的区域，再根据极大不交叉原则获得目标所在区域作为区间量测；以数十个箱粒子代替数百个点粒子，有效的降低了计算复杂度，提高计算效率，同时可以得到较准确的目标状态。
-
公开(公告)号：CN107703496B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201710945206.5
申请日：2017-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法，在伯努利粒子滤波的基础上，使用交互式多模方法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测，再将预测粒子代入到传统的伯努利TBD算法中进行目标存在概率及分布密度的更新估计。本发明在低信噪比情况下，能有效地检测跟踪弱机动目标，且对目标状态的估计更加精准。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.023 seconds)
