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题名在线机器学习跟踪算法的研究进展
被引量：5
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作者
钟必能
陈雁
沈映菊
陈锻生
陈维斌
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机构
华侨大学计算机科学与技术学院
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出处
《华侨大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2014年第1期41-46,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61202299)
华侨大学高层次人才科研启动项目(11BS109
11BS213)
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文摘
分类介绍在线机器学习跟踪算法的研究现状,比较各种算法的优缺点.研究表明:每一种跟踪算法都有其自身的优点和缺点,通常情况下只能处理某一些特定类型的变化,很难确保某一特定类型的跟踪算法能够处理复杂跟踪场景中的所有不确定因素.最后,针对在线学习算法容易产生误差积累,最终发生目标漂移的问题,提出使用多跟踪器的融合,实现鲁棒跟踪等相应的解决方案.
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关键词
目标跟踪算法
在线机器学习
目标漂移
多跟踪器
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Keywords
target tracking algorithms
online machine learning
target drifting
multiple trackers
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名高精度星敏感器安装矩阵在轨实时校准方法
被引量：5
- 2
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作者
李新鹏
孙少勇
郑循江
毛晓楠
叶志龙
孙朔冬
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机构
上海市空间智能控制技术重点实验室
上海航天控制技术研究所
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期197-203,共7页
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基金
国家自然科学基金(61473293
61503378)
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文摘
在轨运行过程中,受空间热环境的影响,星敏感器的安装矩阵具有轨道周期变化的特征。为了校准卫星结构变形导致的星敏感器之间安装矩阵变化,提出了一种基于四元数自适应卡尔曼滤波(quaternion Adaptive Kalman Filter, q-AKF)的安装矩阵在轨实时校准方法。该方法结合衰减记忆滤波与简化的Sage_Husa自适应滤波,通过自适应调整衰减因子,调节当前量测值在滤波过程中的权重,以抑制因模型参数不准确造成的滤波性能下降甚至发散问题。仿真试验结果与在轨数据验证结果表明:q-AKF算法不但可以抑制参数不准确造成的滤波发散问题,而且在0～5 (°)/s的姿态机动速率范围内,仍能稳定跟踪安装矩阵的真值(偏差均值的绝对值<0.15″),具有良好的自适应性与鲁棒性。
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关键词
安装矩阵
多星敏感器
自适应滤波
衰减因子
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Keywords
installation matrix
multiple star trackers
adaptive filter
fading factor
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分类号
V488.2
[航空宇航科学技术]
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题名多探头星敏感器分布式视场融合方法
被引量：9
- 3
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作者
李新鹏
任平川
高原
杨宵
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机构
上海航天控制技术研究所
上海市空间智能控制实验室
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出处
《飞控与探测》
2018年第1期71-76,共6页
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文摘
为了解决单探头星敏感器三轴姿态精度不一致问题,提高数据更新率和实时性,提出了多探头分布式视场融合方法。该方法通过控制各探头等时间间隔曝光,将相邻时刻曝光的2个探头的观测星矢量信息进行时间配准、空间配准,之后进行视场融合并采用QUEST算法解算姿态。仿真试验表明,该方法可将光轴方向精度提高8～9倍,同时可将数据更新率提高3倍以上,从而提高了系统的实时性。
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关键词
多探头星敏感器
视场融合
安装矩阵
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Keywords
multiple heads star tracker
distributed FOV-fusion algorithm
installation matrix
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分类号
TN379
[电子电信—物理电子学]
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题名基于自适应GMM杂波估计的改进MHT算法
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作者
李旭东
王子微
张玉玺
陆小科
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机构
南京电子技术研究所
北京航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2023年第6期794-800,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62073334)。
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文摘
在传统多假设跟踪(MHT)算法中通常会假设杂波强度先验已知,当观测场景中杂波未知且空变时,该假设将会导致跟踪算法性能急剧下降。针对这一问题,本文提出一种基于自适应高斯混合模型(GMM)在线估计未知杂波的改进MHT算法。首先利用自适应GMM拟合未知杂波空间分布,并自适应地估计出波门内的杂波强度;然后将其应用于MHT处理中,有效改善航迹得分计算和最优假设航迹估计的准确性,进而实现在杂波未知场景中的稳定跟踪。仿真结果表明,在未知杂波观测场景中,所提算法相比传统MHT算法和MHT-GMM算法获得了更好的数据关联准确性和航迹维持性能。
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关键词
多假设跟踪
杂波强度
自适应高斯混合模型
航迹得分
最优假设航迹
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Keywords
multiple hypothesis tracker
clutter intensity
adaptive Gaussian Mixture Model
track score
optimal hypothetical track
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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