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摘要:
为提高交互式多模型算法性能,在交互式多模型算法的框架下引入了"当前"统计模型和多速率常速模型,开发了自适应多速率交互式多模型算法.Monte Carlo仿真结果表明,自适应多速率交互式多模型算法在减少计算量的同时,跟踪滤波效果优于采用常速和常加速模型的标准交互式多模型算法.
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自适应模型集交互式多模型算法
交互式多模型
自适应模型集
目标跟踪
两阶段卡尔曼滤波自适应交互式多模型算法
机动目标跟踪
卡尔曼滤波
交互式多模型(IMM)
一种多速率的交互式多模型粒子滤波算法
交互多模型
多速率
粒子滤波
非线性非高斯
基于非线性滤波的交互式多模型算法
非线性系统
转换测量卡尔曼滤波
交互式多模型
跟踪精度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 自适应多速率交互式多模型算法
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 机动目标 目标跟踪 交互式多模型 多速率常速模型 当前统计模型 小波变换 自适应滤波
年,卷(期) 2004,(12) 所属期刊栏目 自动化技术、计算机技术
研究方向 页码范围 2099-2102
页数 4页 分类号 TP274
字数 2121字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1006-2467.2004.12.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 敬忠良 上海交通大学电子信息与电气工程学院 155 2844 24.0 49.0
2 胡士强 上海交通大学电子信息与电气工程学院 58 1257 12.0 35.0
3 胡洪涛 上海交通大学电子信息与电气工程学院 9 386 7.0 9.0
4 田宏伟 上海交通大学电子信息与电气工程学院 7 61 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
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2006(1)
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研究主题发展历程
节点文献
机动目标
目标跟踪
交互式多模型
多速率常速模型
当前统计模型
小波变换
自适应滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
出版文献量(篇)
8303
总下载数(次)
20
总被引数(次)
98140
相关基金
教育部科学技术研究项目
英文译名:Key Project of Chinese Ministry of Education
官方网址:http://www.dost.moe.edu.cn
项目类型:教育部科学技术研究重点项目
学科类型:
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