Гауссов-суммарный фильтр для отслеживания объектов
The trackingGSF
объект представляет собой Гауссов-суммарный фильтр, предназначенный для отслеживания объектов. Можно задать функцию плотности вероятностей состояний набором конечных Гауссовых суммарных компонентов. Используйте этот фильтр для отслеживания объектов, которые требуют мультимодельного описания из-за неполной наблюдаемости состояния через измерения. Для примера этот фильтр может использоваться как параметризованный в диапазоне расширенный фильтр Калмана, когда обнаружение содержит только измерения угла.
возвращает фильтр Гауссова сумма с двумя расширенными фильтрами Калмана с постоянной скоростью (gsf
= trackingGSFtrackingEKF
) с равным начальным весом.
задает Гауссовы компоненты фильтра в gsf
= trackingGSF(trackingFilters
)trackingFilters
. Начальные веса фильтров приняты равными.
задает начальный вес Гауссовых компонентов в gsf
= trackingGSF(trackingFilters
,modelProbabilities
)modelProbabilities
и устанавливает ModelProbabilities
свойство.
задает шум измерения фильтра. The gsf
= trackingGSF(___,'MeasurementNoise',measNoise)MeasurementNoise
свойство устанавливается для каждого Гауссова компонента.
predict | Предсказать состояние и ковариацию ошибки расчета состояния отслеживающего фильтра |
correct | Правильное состояние и ковариация ошибки оценки состояния с помощью отслеживающего фильтра |
correctjpda | Правильное состояние и ковариация ошибки оценки состояния с помощью отслеживающего фильтра и JPDA |
distance | Расстояния между током и предсказанными измерениями отслеживающего фильтра |
likelihood | Вероятность измерения с отслеживающего фильтра |
clone | Создайте повторяющийся фильтр отслеживания |
[1] Альспах, Дэниел и Гарольд Соренсон. Нелинейная байесовская оценка с использованием Гауссовых суммарных приближений. Транзакции IEEE по автоматическому управлению. Том 17, № 4, 1972, с. 439-448.
[2] Ristic, B., Arulampalam, S. and McCarthy, J., 2002. Целевой анализ движения с использованием измерений только для области значений: алгоритмы, эффективность и применение к данным ISAR. Обработка сигналов, 82 (2), стр. 273-296.
[3] Персик, Н. «Отслеживание только подшипников с использованием набора параметризованных в диапазоне расширенных фильтров Калмана». IEE Processions-Control Theory and Applications 142, No. 1 (1995): 73-80.
trackingCKF
| trackingEKF
| trackingMSCEKF
| trackingPF
| trackingUKF