-
公开(公告)号：CN103235886B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310149184.3
申请日：2013-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于变分贝叶斯容积强跟踪信息滤波的目标跟踪方法。本发明包括计算和更新VB方法中的参数；设置VB方法中的循环控制变量的初值为零，并给出迭代次数的值；使用VB方法估计量测噪声的未知方差；估计一步预测目标状态；迭代计算伪观测矩阵、新息矩阵、信息矩阵及信息状态向量。本发明使用变分贝叶斯方法的自适应强跟踪信息滤波方法不仅具有强跟踪能力，还能估计量测噪声的未知方差，实现了自适应功能。同时，衰减系数可以通过迭代的方法估计出来，而无需计算雅可比矩阵。
-
公开(公告)号：CN103268403B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310149031.9
申请日：2013-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于容积强跟踪信息滤波器的目标跟踪方法。本发明包括估计一步预测目标状态 ，迭代计算伪观测矩阵、新息矩阵、信息矩阵及信息状态向量，计算目标状态的最优线性估计及其误差协方差。本发明衰减因子可以由伪测量矩阵的迭代计算获得，而不用计算雅可比矩阵。同时，通过引入基于最新更新的时变衰减因子，CSTIF具有强跟踪能力，并且在跟踪目标状态突变及系统模型不精确的情况下，还具有不错的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN103235886A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310149184.3
申请日：2013-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于变分贝叶斯容积强跟踪信息滤波的目标跟踪方法。本发明包括计算和更新VB方法中的参数；设置VB方法中的循环控制变量的初值为零，并给出迭代次数的值；使用VB方法估计量测噪声的未知方差；估计一步预测目标状态；迭代计算伪观测矩阵、新息矩阵、信息矩阵及信息状态向量。本发明使用变分贝叶斯方法的自适应强跟踪信息滤波方法不仅具有强跟踪能力，还能估计量测噪声的未知方差，实现了自适应功能。同时，衰减系数可以通过迭代的方法估计出来，而无需计算雅可比矩阵。
-
公开(公告)号：CN103268403A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310149031.9
申请日：2013-04-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于容积强跟踪信息滤波器的目标跟踪方法。本发明包括估计一步预测目标状态，迭代计算伪观测矩阵、新息矩阵、信息矩阵及信息状态向量，计算目标状态的最优线性估计及其误差协方差。本发明衰减因子可以由伪测量矩阵的迭代计算获得，而不用计算雅可比矩阵。同时，通过引入基于最新更新的时变衰减因子，CSTIF具有强跟踪能力，并且在跟踪目标状态突变及系统模型不精确的情况下，还具有不错的鲁棒性。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
