本文選題：擴(kuò)展目標(biāo) + 隨機(jī)有限集��； 參考：《控制與決策》2017年06期

【摘要】：對基于隨機(jī)有限集的多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展進(jìn)行綜述.首先給出擴(kuò)展目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型;然后給出擴(kuò)展目標(biāo)形狀估計(jì)的3種方法:隨機(jī)矩陣法,隨機(jī)超平面法和高斯過程法;接著給出多擴(kuò)展目標(biāo)的隨機(jī)有限集濾波器的算法及優(yōu)缺點(diǎn);最后介紹多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤的主要應(yīng)用,并對其未來的發(fā)展方向做進(jìn)一步展望.
[Abstract]:The research status and progress of multi-extended target tracking based on stochastic finite set are reviewed.First, the mathematical model of extended target is given, then three methods of shape estimation of extended target are given: random matrix method, random hyperplane method and Gao Si process method, then the algorithm of stochastic finite set filter with multiple extended targets and its advantages and disadvantages are given.Finally, the main applications of multi-extended target tracking are introduced, and the future development of multi-extended target tracking is prospected.
【作者單位】： 長安大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61473047) 陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2015JM6356) 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目(201610710143) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(310824162021)
【分類號】：TN713

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5 王妮;擴(kuò)展目標(biāo)的高斯混合概率假設(shè)密度濾波算法研究[D];西安工程大學(xué);2015年

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本文編號：1734652