针对杂波环境下多目标跟踪形成问题,提出一种多目标跟踪方法,采用二维分配算法解决“量测-航迹”关联问题,采用广义似然函数比检验(generalize likelihood ratio test,GLRT)规则对航迹的真假作出判决,并且充分利用信号的强度信息来提高...针对杂波环境下多目标跟踪形成问题,提出一种多目标跟踪方法,采用二维分配算法解决“量测-航迹”关联问题,采用广义似然函数比检验(generalize likelihood ratio test,GLRT)规则对航迹的真假作出判决,并且充分利用信号的强度信息来提高算法的可靠性和有效性。仿真分析表明,该方法能够有效地解决噪声环境下目标的航迹起始、确认、删除和维持问题,给出的递推形式可以满足实时计算的要求。展开更多
首先在多分辨四叉树上定义了一个广义多分辨似然比,刻画并且累积了SAR(syntheticaperture radar)图像中目标与背景在不同分辨率上的差异,从而增大了目标与背景之间的区分度。为了达到图像无监督分割目的,提出一个有效的空间变化混合多...首先在多分辨四叉树上定义了一个广义多分辨似然比,刻画并且累积了SAR(syntheticaperture radar)图像中目标与背景在不同分辨率上的差异,从而增大了目标与背景之间的区分度。为了达到图像无监督分割目的,提出一个有效的空间变化混合多尺度自回归(spatially variantm ixture m u ltiscale autoregressive简称SVMMAR)模型方法,利用该模型分别估计出每个分辨率上广义多分辨似然比中一组密度函数的参数。为了考虑被分类象素与周围象素之间的M arkov性,减弱对噪声的敏感性,利用开窗技术来确定中心象素点的类别。实验中与通常的分割技术作了比较,也表明该方法不论从分割的精度,对噪声的敏感度,还是从边缘的光滑度都表明该方法具有较强优势。展开更多
文摘针对杂波环境下多目标跟踪形成问题,提出一种多目标跟踪方法,采用二维分配算法解决“量测-航迹”关联问题,采用广义似然函数比检验(generalize likelihood ratio test,GLRT)规则对航迹的真假作出判决,并且充分利用信号的强度信息来提高算法的可靠性和有效性。仿真分析表明,该方法能够有效地解决噪声环境下目标的航迹起始、确认、删除和维持问题,给出的递推形式可以满足实时计算的要求。
文摘首先在多分辨四叉树上定义了一个广义多分辨似然比,刻画并且累积了SAR(syntheticaperture radar)图像中目标与背景在不同分辨率上的差异,从而增大了目标与背景之间的区分度。为了达到图像无监督分割目的,提出一个有效的空间变化混合多尺度自回归(spatially variantm ixture m u ltiscale autoregressive简称SVMMAR)模型方法,利用该模型分别估计出每个分辨率上广义多分辨似然比中一组密度函数的参数。为了考虑被分类象素与周围象素之间的M arkov性,减弱对噪声的敏感性,利用开窗技术来确定中心象素点的类别。实验中与通常的分割技术作了比较,也表明该方法不论从分割的精度,对噪声的敏感度,还是从边缘的光滑度都表明该方法具有较强优势。
