说明：应用背景在杂波环境下，传统的多目标跟踪算法需要进行数据关联，若杂波密度或目标数较大时，关联算法变得非常复杂，会出现组会爆炸等问题。随后，Mahler提出来基于随机有限集的多目标跟踪算法，其无需进行数据关联，就可以对杂波环境下多个目标进行有效地跟踪。关键技术给出了三种基于随机有限集的多目标跟踪算法，概...
matlab 滤波器 实现
说明：2017年研究生数学建模竞赛D题相关资源
全国研究生数学建模竞赛(GMCM)
说明：应用背景 交互多模型Matlab实现，包含左转，右转和常速度模型。采用Kalman滤波预测估计。效果很好，带有多种误差评价方法及显示结果。 适用目标跟踪，状态空间为位置速度 包含：运动目标跟踪，模型转移概率更新，卡尔曼滤波等文件 关键技术% 基于IMM算法的目标跟踪 % ...
matlab 算法 模型 实现 交互 IMM
说明：近几十年来，各种车型的影响[1-3]已经提出来形容不同种类的运动目标的机动目标跟踪，机动目标跟踪的实践模式，吸引了相当多的研究人员用不同的方法来的问题。提出了Dr.Zhou于1983年目前的统计模型（CSM）[4]。在CSM中，目标加速度的特征在于改进的瑞利概率密度函数，并且其平均值被预测的当前加速...
matlab 算法 模型 基于 交互
说明：3模型、2模型的交互多模型算法与普通卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标的时候的性能比较
多模型 IMM3 IMM3-Kalman maneuvering kalman-filter-matlab
说明：基于卡尔曼滤波的道路目标检测与跟踪研究，采用交互多模(IMM)算法。
卡尔曼滤波 多模算法 IMM
说明：采用多模方式的卡尔曼滤波程序，仿真对运动目标的跟踪
卡尔曼跟踪 运动-跟踪 imm IMM-kalman IMM
说明：交互多模型算法是机动目标跟踪最常用的方法。单模型算法不同，交互多模型算法将多个模型组成一个模型机，通过模型概率来更新目标的状态。该代码调理清楚，结构简单，便于初学者学习。
matlab 算法 模型 交互 IMM
说明：应用小区域方差对比，程序简单，计算多重分形非趋势波动分析，匹配追踪和正交匹配追踪，包括压缩比、运行时间和计算复原图像的峰值信噪比,多目标跟踪的粒子滤波器，真的是一个好程序。
matlab
说明：最小二乘回归分析算法，多目标跟踪的粒子滤波器，针对EMD方法的不足,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，均值便宜跟踪的示例，是信号处理的基础。
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