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1.
一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法,重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,并综合考虑了关联门内其余侯选回波对航迹更新的作用,以很小的计算代价完成了后验概率的计算。仿真表明,新算法以与PDAF算法接近的计算量,达到了接近于JPDAF算法的目标跟踪成功率。  相似文献
2.
实时标记的多目标图像跟踪器   总被引:7,自引:0,他引:7  
提出了一种实时标记算法,该方法以目标二值像段作为处理的基本单元,利用目标二值像段起,终点坐标和相邻扫描行中二值像段的邻接关系,完成多个目标图像的标记和测量工作,具有占用存储量少,计算速度快等优点,基于这种算法,构造了一个多标成像跟踪器,可在20ms内实现15个(或更多)目标的实时测量和跟踪,还给出了实时标记的实验结果和硬件电路框图。  相似文献
3.
基于模糊信息下的一种多机动目标跟踪算法   总被引:4,自引:1,他引:3  
利用估计理论和模糊集理论,在接收信息包含随机性和模糊性的前提下,建立了接收信息下的模糊观测集合.首先推导出模糊最小方差估计公式,然后给出模糊信息下的卡尔曼滤波公式.为避免计算误差导致滤波发散现象,给出实用的模糊信息下的平方根滤波公式.以目标编队飞行和轨迹交叉两种机动情况,进行密集回波下的多目标跟踪仿真验证,获得满意的结果.结果表明,在复杂环境下该滤波公式具有良好的滤波和跟踪性能.  相似文献
4.
多传感器跟踪的航迹关联   总被引:4,自引:0,他引:4  
胡炜薇  杨莘元 《应用科技》2005,32(12):10-12
多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.  相似文献
5.
跟踪门对多目标跟踪系统性能的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
讨论了密集目标环境下跟踪门门限对多目标跟踪系统性能的影响。在略去杂波的情况下,以方差压缩比作为跟踪系统性能的衡量指标,对跟踪门性能进行了理论分析。给出了矩形跟踪门配合K alm an滤波算法和PDA关联算法的仿真数据。提出了一种跟踪门门限的选取方法,将离线仿真得到的门限直接应用于跟踪系统,门限计算复杂减小,适用于对速度要求较高的跟踪系统。  相似文献
6.
基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对异类传感器观测空间不一致的问题,提出了基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法.该算法首先通过在不同传感器的观测空间上建立多目标运动状态的投影,将多传感器多目标关联问题分解为多个单传感器多目标的关联问题,再对单传感器采用模糊聚类的方法求解关联概率,实现了在密集杂波环境中多目标的数据关联和精确跟踪.该算法降低了多传感器多目标跟踪的复杂性和计算量,有效地解决了异类多传感器可用公共信息少的问题.仿真结果表明,该算法的跟踪误差要小于传统的联合概率数据关联算法,且具有更优越的跟踪性能.  相似文献
7.
基于模糊自组织神经网络的多目标跟踪算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析了多目标跟踪问题的数据关联算法复杂性,研究了基于模糊C均值聚类算法的模糊自组织神经网络的特性及其在多目标跟踪中的应用,提出了将FKCN算法、自组织神经网络与数据关联、滤波相结合的跟踪算法.仿真结果表明本算法能在多目标环境下取得较好的跟踪效果.  相似文献
8.
神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标(MSMT)跟踪融合算法,精关联是联合概率数据关联(JPDA)算法的推广,JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点;其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联(MNJPDA)算法,MNJPDA算法能克服计算量爆炸问题,基于MNJPDA的融合算法能提高跟踪的快速性.仿真结果证明了MNJPDA融合算法的有效性.  相似文献
9.
WSN中传感器节点的弹性神经网络任务分配方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对WSN下多目标跟踪时传感器节点任务分配竞争冲突问题,提出一种融合模糊聚类的多弹性子模自组织神经网络的传感器节点动态联盟分簇协同跟踪方法。首先通过模糊聚类方法估计目标数量,然后建立多目标跟踪节点任务分配跟踪精度和能量消耗的综合指标,采用一种非全连接的环形弹性结构的自组织神经网络,用最近邻法对神经元弹性子模进行初始化,以胜者为王原则在任务分配综合性能指标吸引下,动态调整神经元弹性子模感受域,快速锁定节点最优监测联盟并选择簇头,完成多目标精确跟踪。实验表明:在某一随机部署的传感节点拓扑结构和目标直线运动模式下,与经典最近邻方法相比,能耗降低55.9%;与未改进弹性神经网络相比,本文方法在保持跟踪精度前提下,能耗降低42.5%,运算速度提高27.2%。本文方法能有效解决多目标跟踪任务分配竞争冲突和多个监测联盟对传感器节点资源竞争冲突时系统能耗增加与实时性的问题,达到系统能耗、跟踪精度与实时性的折中。  相似文献
10.
实时标记的多目标图像跟踪器   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种实时标记算法。该方法以目标二值像段作为处理的基本单元,利用目标二值像段起、终点坐标和相邻扫描行中二值像段的邻接关系,完成多个目标图像的标记和测量工作,具有占用存储量少,计算速度快等优点.基于这种算法,构造了一个多目标成像跟踪器,可在20ms内实现15个(或更多)目标的实时测量和跟踪。还给出了实时标记的实验结果和硬件电路框图。  相似文献
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