JPDA
在运动的位置叠加噪声。进行JPDA概率数据关联及kalman滤波。
两运动目标在x-y平面做匀速直线运动。初始位置是（4000,1200）（300,1500）速度分别是（200,200）（400,200）传感器对量目标进行位置状态量测。
采样间隔T=1,点数n=80.检测概率为1，正确量测落入跟踪内的概率为0.99，杂波均匀分布的密度为2个/km2由RAND函数产生在[0，1]上均匀分布的随机变量，跟踪门限为9.21。
(Superimposed noise in the position of the movement. JPDA probabilistic data association and kalman filtering. Two moving targets uniform linear motion in the xy plane. The initial position (4000,1200) (300,1500) speed (200,200) (400,200) position sensor on the amount of target state measurements. Sampling interval T = 1, points n = 80. Detection probability of correctly measured fall into the tracking probability 0.99, 2/km2 clutter uniform distribution of density generated by the RAND function [0,1] uniformly distributed random variables tracking threshold of 9.21.)
- 2021-04-26 20:18:45下载
- 积分：1
Coordinate-conversion
坐标转换（四参数）
[row col]=size(source)
for i=1:row
u(i)=source(i,2)
v(i)=source(i,3)
x(i)=source(i,4)
y(i)=source(i,5)
B(2*i-1,1)=1
B(2*i-1,2)=0
B(2*i-1,3)=u(i)
B(2*i-1,4)=-v(i)
B(2*i,1)=0
B(2*i,2)=1
B(2*i,3)=v(i)
B(2*i,4)=u(i)
L(2*i-1,1)=x(i)
L(2*i,1)=y(i)
end
X=inv(B *B)*(B *L)
Txy=[X(1) X(2)]
xzjz(1,1)=X(3)
xzjz(1,2)=-X(4)
xzjz(2,1)=X(4)
xzjz(2,2)=X(3)
[row1 col1]=size(target)
for i=1:row1
u1(i)=target(i,2)
v1(i)=target(i,3)
d=[u1(i) v1(i)]
md=Txy+xzjz*d
end
end
(Coordinate conversion：
[row col]=size(source)
for i=1:row
u(i)=source(i,2)
v(i)=source(i,3)
x(i)=source(i,4)
y(i)=source(i,5)
B(2*i-1,1)=1
B(2*i-1,2)=0
B(2*i-1,3)=u(i)
B(2*i-1,4)=-v(i)
B(2*i,1)=0
B(2*i,2)=1
B(2*i,3)=v(i)
B(2*i,4)=u(i)
L(2*i-1,1)=x(i)
L(2*i,1)=y(i)
end
X=inv(B *B)*(B *L)
Txy=[X(1) X(2)]
xzjz(1,1)=X(3)
xzjz(1,2)=-X(4)
xzjz(2,1)=X(4)
xzjz(2,2)=X(3)
[row1 col1]=size(target)
for i=1:row1
u1(i)=target(i,2)
v1(i)=target(i,3)
d=[u1(i) v1(i)]
md=Txy+xzjz*d
end
end
)
- 2014-12-12 19:02:28下载
- 积分：1
