论文研究机动目标跟踪中算法仿真研究 .pdf

针对目标跟踪过程中出现的目标形变、遮挡、出平面旋转等干扰问题，通过对传统核滤波相关（KCF）跟踪算法在特征提取方式和模型更新方案上的改进，提出一种基于颜色名称空间特征的核相关滤波算法。为了验证算法的有

基于UKF算法的目标跟踪系统设计及实现，杨旭升，张文安，本文提出了一种高精度、低成本的目标跟踪系统设计方案。采用一种新的测量噪声估计方法，并利用超声波和TDoA精度高、抗干扰能力好��

针对现在存在的基于分类的目标跟踪算法难以实现自适应目标大小变化的问题，提出并实现了基于循环核矩阵的自适应目标跟踪算法。算法首先在包含目标的感兴趣区域内采集所有的训练样本以构成一个循环矩阵结构，再使用高

把方位作为被动传感器的观测信息属于不完全观测.文中的方案是先用最小二乘法估计出目标距离，再用卡尔曼滤波进行跟踪.单一的被动传感器定位需要机动，而多个被动传感器联合工作，可以在观测站静止的情况下完成定位

传统的Condensation跟踪算法使用状态转移分布作为采样粒子的建议分布函数，没有考虑当前的观测值，大量的粒子运算浪费在了那些具有小似然性的区域。针对该问题，提出一种基于MeanShift以改进建

针对被跟踪目标运动、纹理或环境变化时，采用基于压缩感知目标跟踪算法目标易漂移、丢失的问题，提出了改进的压缩感知目标跟踪算法。通过压缩感知算法提取灰度和纹理特征，计算特征对样本分类结果并更新特征的权值，

针对目标跟踪过程中的光照变化、背景混乱和目标形变等问题，提出一种背景抑制的HS直方图和核相关滤波双模型融合的自适应跟踪算法。首先引入非线性核相关滤波跟踪模型；其次提出背景抑制的HS颜色直方图跟踪模型，

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题，结合广义高阶容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波算法，提出了一种自适应广义高阶容积卡尔曼滤波（AGHCKF）方法。采用广义高阶容积准则和矩阵对角化变换，以提

针对当前基于稀疏分类的目标跟踪算法跟踪精度较低等问题，结合判别分析思想，提出改进型稀疏跟踪算法。采用基于在线学习的标准对冲算法估算目标的位置以及面积，并详细介绍了标准对冲算法原理。对于在跟踪过程中目标

Cycle Spinning是在图像去噪时使用的一种消除伪吉布斯（Pseudo-Gibbs）现象的方法,目前的文献中较少有使用该方法进行图像融合的研究。尝试结合小波变换和Cycle Spinning循