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；在多模型基礎上，Shalom提出了交互式多模型方法，這一方法對無序目標的機動檢測，顯示了更好的魯棒性和跟蹤的穩定性；切換模型則是分別建立機動和非機動運動模型，利用機動檢測實現在這兩個模型之間的切換。一般來說，交互式多模型的跟蹤性能較好。
資源簡介：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，...
上傳時間： 2013-12-14
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上傳時間： 2016-03-16
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上傳時間： 2013-12-15
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上傳時間： 2013-12-26
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上傳時間： 2016-08-27
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上傳時間： 2013-12-25
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上傳時間： 2017-01-23
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上傳時間： 2013-12-11
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上傳時間： 2015-04-05
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上傳時間： 2015-06-13
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上傳時間： 2014-01-17
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上傳時間： 2016-02-23
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上傳時間： 2016-06-06
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上傳時間： 2014-01-09
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上傳時間： 2013-12-19
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上傳時間： 2017-01-14
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