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在WSN目标跟踪过程中,系统表现较强的非线性非高斯特性。因此,采用粒子滤波算法进行目标跟踪是现在研究的热点。粒子退化和样本贫乏是粒子滤波在WSN目标跟踪应用中面临的主要问题。
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提出了一种新的位置估计理论。通过粒子滤波把双目视觉信息与运动中的单目信息相结合完成了目标位置的精确定位。
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目标跟踪中存在一些强非线性、非高斯的状态估计问题,粒子滤波是解决这类问题的有效方法。
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在此基础上,针对机动目标跟踪的特点与难点,本文设计了两种改进的机动目标跟踪算法。
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Research on Algorithms about Maneuvering Target Tracking Based on Particle Filter
基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究
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在估计目标状态时,采用了粒子滤波算法,设计了基于自适应表面模型的观测模型;
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第三章和第四章分别介绍了最小二乘初值估计法和目标轨迹粒子滤波递推估计法。
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Approach of IR/ MMW Compound Guidance to Tracking Target Based on Particle Filter
基于粒子滤波的红外/毫米波复合制导目标跟踪方法
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Tracking Method for Small Infrared Target Based on Particle Filter and Multi-feature Fusion
基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法
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文章介绍了一种全新检测尺寸跨度较大的粒子场全息图像的目标检测和提取方法。
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将飞秒激光光刀与光镊技术结合,利用光镊捕获特定微观对象,利用飞秒激光对其进行精密微加工操作(如打孔、切割)。
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在新窗口中,选择Targets选项卡并单击Target Memberships面板中的ldap目标。
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Target WSDL面板与Source WSDLs面板有相同的结构,另外还有New按钮,使用它从预先定义的模板中创建最小的WSDL文档。
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然后将显示WPTA窗口,及其组装有已选的WSDL文档中的端口类型和相应操作的target WSDL面板。
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在目标WSDL面板上,任何新的端口类型都是使用系统生成的名称创建的,(在红色背景上显示它的图标)。
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选择WSDL面板上的一个操作结点,然后拖放目标WSDL面板上的任一现有的端口类型。
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