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🔥内容介绍
扩展目标跟踪旨在基于数量可变的带噪检测结果，同时估计运动目标的运动学状态与形状参数。扩展目标跟踪的核心挑战在于估计问题本身的非线性特性与高维特性。本文提出一种递推卡尔曼滤波器的紧凑闭式表达式，该滤波器可基于分布于目标表面的检测点，直接估计扩展目标的朝向与轴长参数。现有方法或依赖蒙特卡洛近似，或无法直接保留椭圆的全部参数。通过仿真实验，本文将所提新方法的性能与当前主流方法进行了对比验证。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
= plot_extent(ellipse,line_style, color, line_width)
% PLOT_EXTENT plots the extent of an ellipse or circle
% Input:
% ellipse1, 1x5, parameterization of one ellispe [m1 m2 alpha l1 l2]
% line_style, defined as in the Matlab plot function
% color, defined as in the Matlab plot function
% line_width, defined as in the Matlab plot function
%
% Output:
% handle_extent, the handle of the plot
%
% Written by Shishan Yang
center = ellipse(1:2);
theta = ellipse(3);
l = ellipse(4:5);
R = [cos(theta) -sin(theta); sin(theta) cos(theta)]; %rotation matrix
alpha = 0:pi/100:2*pi;
xunit = l(1)*cos(alpha);
yunit = l(2)*sin(alpha);
rotated = R* [xunit; yunit];
xpoints = rotated(1,:) + center(1);
ypoints = rotated(2,:) + center(2);
🔗 参考文献
[1] Yang S , Baum M .Tracking the Orientation and Axes Lengths of an Elliptical Extended Object[J].IEEE Transactions on Signal Processing, 2019, PP(99):1-1.DOI:10.1109/TSP.2019.2929462.
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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