Zobrazeno 1 - 10
of 1 282
pro vyhledávání: '"probability hypothesis density"'
Publikováno v:
Journal of Aerospace Technology and Management, Vol 16 (2024)
Gaussian mixture probability hypothesis density (GM-PHD) filtering often assumes a uniform distribution of clutter in the observation area. However, in practice, clutter is often unknown and non-uniform, necessitating accurate estimation of its spati
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f1987043b5f944c89c195dd76b50420c
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 14, p 2618 (2024)
Based on the characteristic of ubiquitous radar emitting low-gain wide beam, a method of long-time coherent integration (LTCI) is required to enhance target detection capability. However, high-speed and highly maneuverable targets can cause Doppler f
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4fd4034bde134c95a5b0ee67bd7aee81
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 9, p 2868 (2024)
Consider a drone that aims to find an unknown number of static targets at unknown positions as quickly as possible. A multi-target particle filter uses imperfect measurements of the target positions to update an intensity function that represents the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2ca6a7501b9d4d65a82c35c1ddff7218
Publikováno v:
IET Signal Processing, Vol 16, Iss 9, Pp 1130-1143 (2022)
Abstract This paper proposes a random finite set (RFS)‐based algorithm to deal with the tracking problem of multiple non‐rigid extended targets (MNRET) with irregular shapes in the presence of clutter, false alarms and missed detection. The exten
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/92859451ccac4ccda8ddaeed3e108886
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 14, Iss 6, p 2367 (2024)
In the clutter environment, the measurement of a set of multiple extended targets, with an unknown number of targets, poses challenges in partitioning, and the computational cost is high. In particular, the multiple extended target tracking method, b
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/be74b0470f904b639e6745e9979a3ca6
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 6, p 886 (2024)
Spatial registration is a prerequisite for data fusion. Existing methods primarily focus on similar sensor scenarios and rely on accurate data association assumptions. To address the heterogeneous sensor registration in complex data association scena
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/daf77e277a204ed287b86a746c03fd09
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.