機動目標的跟蹤問題一直是人們研究的重點
機動目標的跟蹤問題一直是人們研究的重點,實現機動目標精確跟蹤,首要解決的問題就是使所建立的目標運動模型與實際的目標運動模型匹配。目前常用的有多模型(MM),交互式多模型(IMM),切換模型等。多模型方法就是對一組具有不同機動模型分別進行Kalman濾波,最終的參數估計是各濾波器估計值的加權和;在多模...
機動目標的跟蹤問題一直是人們研究的重點,實現機動目標精確跟蹤,首要解決的問題就是使所建立的目標運動模型與實際的目標運動模型匹配。目前常用的有多模型(MM),交互式多模型(IMM),切換模型等。多模型方法就是對一組具有不同機動模型分別進行Kalman濾波,最終的參數估計是各濾波器估計值的加權和;在多模...
基于卡爾曼濾波的道路目標檢測與跟蹤研究,采用交互多模(IMM)算法...
kalman濾波,擴展的kalman濾波(EKF),unscented Kalman filter(UKF),基于EKF和UKF混合模型的IMM實現,以及配套的Rauch-Tung-Striebel和two-filter平滑工具,一個很好用的框架...
雷達數據處理的重要模型算法之一,該代碼對imm算法的不同參數下進行了詳細的仿真。...
準確呈現交互式多模型算法的一個循環,利于學習...