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本文介绍了目标跟踪技术的基本概念，分析相关滤波等传统方法的发展及其存在的不足。着重阐述孪生网络的结构和基于孪生网络结构的跟踪算法的设计原理及其最新进展，并对比相关方法的性能。最后针对现有基于孪生网络结构的跟踪方法的不足，展望未来的发展趋势
粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法实现递推贝叶斯滤波，适用于非线性目标运动模型、非高斯噪声的目标跟踪。在实际应用中，初始粒子选取的精度对滤波效果往往会造成很大的影响；本文将竞争策略应用
针对多机动目标跟踪问题, 系统地讨论了其主要内容和各种算法, 包括机动目标模型的建立、多个机动目标的跟踪和维持, 跟踪过程中各种数据关联的处理方法、跟踪的起始和终结以及跟踪性能分析与评价, 并对以后相
提出了广义合作目标的概念及误差空间估计方法，提高了光电跟踪系统的跟踪精度与平稳性。该方法采用引导数据与引导误差描述目标的运动，通过将目标的机动分散到引导数据和引导误差，在目标状态空间中根据目标的
采用结合概率数据关联的卡尔曼滤波方法，研究一种基于位置、速度信息的微弱点动目标Bayes跟踪技术。其关键是在跟踪区域检测时，检测器以Basyes模式进行工作，检测门限随目标先验概率比变化。提出一种新的
·摘 要:针对纯方位被动目标跟踪中粒子滤波算法固有的计算复杂性问题,提出了一种基于小波变换的粒子滤波算法（WMPF）.对粒子权重进行小波多分辨率分解,通过设定阈值对高通部分的粒子权重进行滤波,再根据重构后的粒子权重去掉重复粒子,生成新的粒子...