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本文重点研究地面运动目标跟踪中利用道路约束提高单目标状态估计精度的方法。按照在Kalman滤波过程中作用的对象,将其归结为三类,即利用道路约束进行量测预处理、模型修正、状态估计处理。首先对这三类方法的原理进行了介绍,给出各自的应用条件。然后将各种方法进行可能的组合,从状态估计精度和计算时间复杂度方面做出了分析。仿真实验将这些方法进行比较,结果表明各种利用道路约束的方法都不同程度地改善了估计性能,且合理的组合可以更有效地利用道路约束,从不同的层面共同提高估计精度。对于各种算法时间复杂度的定量分析,也便于实际应用时对算法的选择。 相似文献
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基于像素与子块的背景建模级联算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题,提出了一种背景建模分层模型,首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域,然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作,2种不同层次的算法通过非对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明,所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景形状的精确性,且对光照突变不敏感,建模效果优于级联算法中任一独立算法,而处理时间小于2种独立算法处理时间之和,满足了实时处理要求。 相似文献
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对目标指示信号进行编码能够有效的降低敌方的干扰,详细介绍了激光指示信号3种编码样式,即脉冲间隔编码(PCM)、有限位随机周期脉冲序列编码和伪随机码。对3种编码的特点进行了全面的分析,并从原理上说明了激光脉冲编码的生成机理。通过Modelsim软件对2种脉冲编码进行了仿真研究,并对有限位随机周期脉冲序列编码和伪随机码的特点进行了比较,伪随机码具有更好的保密性和抗干扰能力。 相似文献
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An efficient solution for locating a target was proposed, which by using time difference of arrival (TDOA) measurements in the presence of random sensor position errors to increase the accuracy of estimation. The cause of position estimation errors in two-stage weighted least squares (TSWLS) method is analyzed to develop a simple and effective method for improving the localization performance. Specifically, the reference sensor is selected again and the coordinate system is rotated according to preliminary estimated target position by using TSWLS method, and the final position estimation of the target is obtained by using weighted least squares (WLS). The proposed approach exhibits a closed-form and is as efficient as TSWLS method. Simulation results show that the proposed approach yields low estimation bias and improved robustness with increasing sensor position errors and thus can easily achieve the Cramer-Rao lower bound (CRLB) easily and effectively improve the localization accuracy. 相似文献
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针对红外图像的特点,提出一种实时目标跟踪方法。该方法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像的多尺度LBP编码直方图作为图像特征向量,使用卡方统计度量模板图像和样本图像的相似度。结合Kalman滤波和多尺度模板更新机制,使得算法在目标尺寸大幅变化,目标部分遮挡、短暂消失等情况下仍能保持跟踪的正常稳定进行。针对该算法,设计了专用图像处理板卡,介绍该算法在图像处理板上的硬件实现方法,使目标跟踪满足50 Hz/s的实时处理要求。最后,使用两组实录红外序列图像进行了仿真实验,验证了该算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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