男人摸女人的胸视频,91精品国产91久久久久久最新,黄色视频性爱免费看,黄瓜视频在线观看,国产小视频国产精品,成人福利国产一区二区,国产高清精品自拍91亚洲,国产91一区二区

摘要：大部分多目標(biāo)跟蹤濾波器都是假設(shè)目標(biāo)及其量測符合隱式馬爾可夫鏈(hidden Markov chain,HMC)模型,而HMC模型隱含的獨(dú)立性假定在很多實(shí)際應(yīng)用中是無效的,雙馬爾可夫鏈(pairwise Markov chain,PMC)模型相對于H MC模型更具有普適性。已有的基于PMC模型的勢均衡多目標(biāo)多伯努利(cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,CBMeMBer)濾波的高斯混合實(shí)現(xiàn)僅適用于線性高斯系統(tǒng),針對基于PMC模型的非線性多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),將每一條假設(shè)航跡的伯努利隨機(jī)有限集用一組加權(quán)粒子來近似,提出了基于PMC模型的勢均衡多目標(biāo)多伯努利濾波的序貫蒙特卡羅(sequential Monte Carlo,SMC)方法實(shí)現(xiàn)(SMC-PMC-CBMeMBer)濾波。仿真實(shí)驗結(jié)果驗證了SMC-PMC-CBMeMBer算法的有效性,在基于PMC模型的非線性多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,SMC-PMC-CBMeMBer算法性能優(yōu)于基于HMC模型的SMC-CBMeMBer濾波器和基于PMC模型的SMC-PHD濾波器。

注: 保護(hù)知識產(chǎn)權(quán),如需閱讀全文請聯(lián)系系統(tǒng)工程與電子技術(shù)雜志社