TAILIEUCHUNG - Handbook of multisensor data fusion - part 7

(không phải là tuyến tính). Hơn nữa, cách tiếp cận ML-PDA không xấp xỉ, không giống như các PDAF trong phương trình nhất là phức tạp Tree Không có tập hợp một cảm biến đơn Thời gian đơn | Case IV Multiple Sensors In this case observations will have the form zs z s where the integer tag s identifies which sensor originated the measurement. A two-sensor multitarget measurement will have the form X E 1 u E 2 where E s for s 1 2 is the random multitarget measurement-set collected by the sensor with tag s and can have any of the forms previously described. Multitarget Motion Models This section shows how to construct multitarget motion models in relation to the construction of singletarget motion models. These models combined with the FISST calculus Section enables the construction of true multitarget Markov densities Section . In the single-target case the construction of Markov densities from motion models strongly parallels the construction of likelihood functions from sensor measurement models. In like fashion the construction of multitarget Markov densities strongly resembles the construction of multisensor-multitarget likelihood functions. This section illustrates the process of constructing multitarget motion models by considering the following increasingly more realistic situations 1 multitarget motion models assuming that target number does not change 2 multitarget motion models assuming that target number can decrease and 3 multitarget motion models assuming that target number can decrease or increase. Case I Target Number Does Not Change Assume that the states of individual targets have the form x y c where y is the kinematic state and c is the target type. Assume that each target type has an associated motion model Y k 1 k yk Wk. Define X 1 x 1 x Wk k y Wck c where Wk denotes the family of random vectors Wc k. To model a multitarget system in which two targets never enter or leave the scenario the obvious multitarget extension of the single-target motion model would be rk 1 k Xk Wk where rk 1 is the randomly varying parameter set at time step k 1. That is for the cases X 0 X x or X x1 x2 respectively the .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.