简介:当跟踪目标属于隐身目标、低空目标或处于强杂波和干扰环境,都会导致雷达的目标检测概率降低,丢失率较高。因此,本文着重研究PHD算法在检测概率较低的情况下跟踪稳定性不佳的缺陷,找出了一种适用于低目标检测概率的L-GMPHD滤波,通过对前一时刻状态估计值外推,若发生漏检,则将外推值加入当前时刻状态估计值中,确保了目标的状态估计不被裁剪去除。从MATLAB仿真结果可知,L-GMPHD滤波器处于检测概率较低的情况时,能够明显改善目标跟踪的稳定性。该方法能够保持高精度的多目标跟踪,具有良好的工程应用前景。
简介:针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。
简介:<正>2012年对于中国注定是不平凡的一年,不仅是政治格局出现新变化,传统国家盈利模式也面临新拐点。中国站在一个新的十字路口上,要素基础的变化让中国将逐步告别依托于"储蓄过剩"的廉价资本时代,一直靠低价格补贴全球化红利的中国正走上一条要素价值重估的调整之路,中国必须超越低成本优势才能真正挖掘增长潜力。短期中国经济增长看需求面,但长期则看供给面,长期供给决定需求,需求的增长不能超过供给的能力,这是决定中国经济潜在经济增长的基本框架。30多年来中国以其低劳动力成本、低土地成本、低环境成本和较好的产业配套体系克服了资本边际收益递减的规律,使得中国成
简介:<正>2013年6月17日,增长速度最快的半导体公司SiTime公司(SiTimeCorporation)宣布,推出TempFlatTMMEMS。在TempFlat出现之前,所有MEMS振荡器都采用补偿电路来达到所需频率稳定度。而SiTime的TempFlatMEMS是一个革命性的突破,通过消除温度补偿需求,大幅度的促进了性能的提高,尺寸的缩小,功耗和成本的降低。YoleDeveloppement的策划经理和首席分析师LaurentRobin表示:"到2018年,预计MEMS振荡器市场将以60%的复合年增长率增长,达到4.67亿