粒子滤波理论在单目标跟踪中的应用综述
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
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2 王法胜;鲁明羽;赵清杰;袁泽剑;;粒子滤波算法[J];计算机学报;2014年08期
3 刘望生;李亚安;;闪烁噪声下目标跟踪的改进粒子滤波算法[J];兵工学报;2011年01期
相关博士学位论文 前3条
1 赵玲玲;目标跟踪中的粒子滤波与概率假设密度滤波研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
2 朱胤;非线性滤波及其在跟踪制导中的应用[D];哈尔滨工业大学;2009年
3 郭云飞;纯方位角目标跟踪理论与应用研究[D];浙江大学;2007年
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 杨超宇;李策;梁胤程;杨峰;;基于改进粒子滤波的煤矿视频监控模糊目标检测[J];吉林大学学报(工学版);2017年06期
2 林庆;王新;;基于改进的粒子滤波算法的目标跟踪[J];信息技术;2017年10期
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4 王婧;朱虹;;显著度目标示性及背景自适应约束的目标跟踪算法[J];模式识别与人工智能;2017年10期
5 刘畅;杨锁昌;汪连栋;;粒子滤波理论在单目标跟踪中的应用综述[J];飞航导弹;2017年10期
6 李睿;刘同飞;;卫星图像传输跟踪优化识别方法仿真研究[J];计算机仿真;2017年09期
7 徐君妍;崔宗勇;罗远庆;曹宗杰;;复杂场景下的加权粒子滤波行人跟踪方法[J];信号处理;2017年07期
8 田梦楚;薄煜明;吴盘龙;陈志敏;岳聪;王华;;基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法[J];控制与决策;2017年10期
9 杨恒占;张晓倩;毕雪琴;;随机系统稳态概率密度函数控制算法[J];计算机技术与发展;2017年08期
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相关博士学位论文 前10条
1 余恺;低成本无线声阵列网络的实时高效DOA估计研究[D];浙江大学;2016年
2 李广华;高超声速滑翔飞行器运动特性分析及弹道跟踪预报方法研究[D];国防科学技术大学;2016年
3 马珊;水下机器人前视声呐多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2016年
4 史春妹;随机滤波方程数值解法及显微目标跟踪研究[D];哈尔滨工业大学;2015年
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6 郝本建;无线传感网信号被动定位关键技术研究[D];西安电子科技大学;2013年
7 汪语哲;滤波技术在高超声速大机动飞行器末制导中的应用[D];哈尔滨工业大学;2013年
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9 黄大羽;复杂环境下弱目标检测与跟踪算法研究[D];华东理工大学;2012年
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【二级参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 左军毅;张怡哲;梁彦;;自适应不完全重采样粒子滤波器[J];自动化学报;2012年04期
2 汤仪平;金福江;张志彬;王学元;;粒子滤波算法测定混合染液染料浓度[J];化工学报;2011年08期
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10 祝继华;郑南宁;袁泽剑;何永健;;基于ICP算法和粒子滤波的未知环境地图创建[J];自动化学报;2009年08期
【相似文献】
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1 宁永成;侯代文;;递推的贝叶斯估计方法[J];四川兵工学报;2013年10期
2 王成斌;;定量特尔斐预测的经验贝叶斯估计法[J];北方交通大学学报;1991年02期
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9 张霞;于宏毅;杨白薇;;基于贝叶斯估计的无线传感器网络链路选择算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2009年02期
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相关会议论文 前8条
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相关博士学位论文 前8条
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3 向礼;非线性滤波方法及其在导航中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
4 张鑫明;非线性滤波在通信与导航中的应用研究[D];北京邮电大学;2012年
5 陈立娟;变分非线性滤波方法研究及其在水下潜器组合导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2014年
6 聂琦;非线性滤波及其在导航系统中的应用[D];哈尔滨工程大学;2008年
7 朱胤;非线性滤波及其在跟踪制导中的应用[D];哈尔滨工业大学;2009年
8 乔相伟;基于四元数非线性滤波的飞行器姿态确定算法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
相关硕士学位论文 前10条
1 王韬;基于贝叶斯网络的###动车组牵引传动系统可靠性分析[D];西南交通大学;2015年
2 胡斌;基于压缩感知的DOA估计[D];哈尔滨工业大学;2015年
3 周名锋;基于MCMC的进展多状态模型的贝叶斯估计[D];大连理工大学;2015年
4 张博;基于贝叶斯压缩感知理论与技术研究[D];电子科技大学;2015年
5 卢丽;基于非参数检验和贝叶斯估计的TWA检测算法研究[D];东北大学;2013年
6 袁德璋;基于贝叶斯网络人体摔倒预测的研究[D];哈尔滨工业大学;2014年
7 段仁青;基于递归算法的贝叶斯网络结构学习[D];西安电子科技大学;2014年
8 崔欢欢;基于量子贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法研究[D];华北电力大学;2015年
9 杨帆;广义Logistic模型的贝叶斯参数估计[D];吉林大学;2016年
10 黄琴;基于贝叶斯估计与分布的关联分析方法研究[D];华南理工大学;2016年
本文编号：2556309
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