本论文重点研究了基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪算法。首先，介绍了被动多传感器系统的基本数据处理方法。针对数目固定的多个机动运动目标，提出了一种适用于被动观测系统的粒子滤波关联跟踪算法，有效的实现了对多个做非线性运动目标的跟踪。其次，将随机集理论引入多目标跟踪中，研究了基于随机集概率假设密度(P皿)的变维信息融合方法。针对高杂波、高虚警环境下，目标数量变化的非线性多目标跟踪问题，研究了高斯和粒子采样的PHD算法(GSPPHD)并利用拟蒙特卡罗采样对GSPP皿算法进行了改进。
课程设计作品演示视频 单片机电子琴
课程设计作品演示视频 智能门铃系统
基于51单片机水位检测系统双继电器控制
单片机本科毕业设计 家庭浴池水温控制器
课程设计作品演示视频 烟雾传感器报警系统
基于51单片机2401温度采集系统设计
基于51单片机多路温度检测报警设计 毕业论文课题
单片机本科毕业设计 IC卡加油触摸屏控制系统
x
畅学电子
