资源简介
高斯混合 概率假设滤波器 平滑matlab代码及对应论文,可以直接运行出结果.

代码片段和文件信息
%Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter
%author:Gao Xiaodong
%data:2008/5/1
clear all
clcclose all
tic;
%===============初始参数设定===============
T=1; %采样时间间隔
N=40; %测量时间
M_number=1; %程序运行次数
Msample=500; %粒子数目
x_number=zeros(1N);
x_number(1)=1; %目标的初始个数
q_noise1=0.5; %状态噪声方差
q_noise2=0.1; %状态噪声方差
q_noise=[q_noise1;q_noise2];
T_prun=1e-5; %修剪门限
U_merg=4; %合并门限
J_max=200; %最大高斯数
c_ospa=5;
p_ospa=2;
F=[1T00
0100
001T
0001]; %存活目标转移矩阵
G=[T^2/20
T0
0T^2/2
0T]; %状态噪声的转移矩阵
%===================目标的真实运动轨迹====================
target_position=TARGET_FORM(FGq_noise); %目标的真实运动轨迹
% target_position.m(2).s=[zeros(47)target_position.m(2).s];
% target_position.m(3).s=[zeros(411)target_position.m(3).s];
% target_position.m(4).s=[zeros(419)target_position.m(4).s];
%====================存活目标初始化=======================
initial.m=target_position.m(1).s(:1); %目标的初始位置
Q_noise=[q_noise1^20
0q_noise2^2];
Q=G*diag([q_noise(1)q_noise(2)])*G‘;
initial.P=diag([1 2 1 2]); %目标的初始协方差矩阵
initial.w=1;
initial.J=1;
%====================新生目标初始化=======================
birth.m(:1)=[0000]‘; %birth对应于目标出现强度函数
birth.m(:2)=[-10000]‘;
birth.P=diag([5 1 5 1]);
birth.P=cat(3birth.Pbirth.P);
birth.w(1)=0.2;
birth.w(2)=0.2;
birth.J=2; %新生目标高斯分量数
%======================生成量测报告========================
H=[1000
0010]; %量测矩阵
r_noise=[0.5;0.5]; %量测噪声标准差
R=[r_noise(1)^20
0r_noise(2)^2];
ps=0.99; %目标存活概率
pd=0.98; %目标检测概率
r=3; %杂波平均数
motocaro_number=10; %蒙特卡罗次数
x_number=zeros(motocaro_numberN); %PHD估计的目标数目
x_number_smooth=zeros(motocaro_numberN); %平滑后 估计的目标数目
dh1=zeros(motocaro_numberN);
dw1=zeros(motocaro_numberN);
d_ospa1=zeros(motocaro_numberN);
dh2=zeros(motocaro_numberN);
dw2=zeros(motocaro_numberN);
d_ospa2=z
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2014-08-11 09:33 GM-PHDsmooth\
文件 8168 2012-06-10 17:08 GM-PHDsmooth\demo.m
文件 298 2008-04-30 22:25 GM-PHDsmooth\ESTIMATE.m
文件 395 2008-05-04 13:48 GM-PHDsmooth\GENRANDN.m
文件 578 2008-05-11 22:00 GM-PHDsmooth\HDISTANCE.m
文件 2206 2011-07-15 09:15 GM-PHDsmooth\Hungary.m
文件 249 2008-10-09 16:20 GM-PHDsmooth\IsInMatrix.m
文件 1222 2008-05-09 10:18 GM-PHDsmooth\MEASUREMENT.m
文件 437 2010-07-22 08:47 GM-PHDsmooth\Normp.m
文件 163 2011-07-15 09:10 GM-PHDsmooth\OSPA.m
文件 459 2008-05-05 10:56 GM-PHDsmooth\PREDIC.m
文件 394 2008-05-05 11:15 GM-PHDsmooth\PREDIC_S.m
文件 2028 2012-06-01 15:02 GM-PHDsmooth\PRUN_MERG.m
文件 1388 2012-06-08 15:31 GM-PHDsmooth\smoothing.m
文件 1535 2012-06-08 19:56 GM-PHDsmooth\TARGET_FORM.m
文件 1645 2008-10-09 16:19 GM-PHDsmooth\TryAssign.m
文件 833 2008-05-30 09:11 GM-PHDsmooth\UPDATA.m
文件 582 2008-05-11 21:59 GM-PHDsmooth\WDISTANCE.m
文件 603 2008-10-09 16:15 GM-PHDsmooth\ZeroCover.m
文件 123 2008-10-09 16:13 GM-PHDsmooth\ZeroNumber.m
相关资源
- 引导图像滤波器 Matlab实现
- 基于matlab的窗函数法FIR数字滤波器设
- 有源电力滤波器的Matlab仿真_高勇
- 基于FPGA分布式算法FIR滤波器verilog代码
- IIR数字滤波器设计实验报告
- 高压直流输电系统的滤波器设计及仿
- 高压直流输电系统的滤波器设计及S
- 数字滤波器的MATLAB与FPGA实现——杜勇
- 基于 MATLAB 的滤波器设计 (fdatool使用
- 基于FPGA的自适应滤波器的实现
- 高斯混合模型matlab代码&文章讲解
-
Simuli
nk的低通数字滤波器的仿真分析 -
基于Simuli
nk的匹配滤波器设计 - 网络化控制系统的H∞滤波器设计本科
- 基于Matlab和FPGA的FIR数字滤波器设计及
- MATLAB在卡尔曼滤波器中应用的理论与
- matlab带通滤波器
- FIR滤波器的VHDL实现
- 最佳接收机的实现与仿真,matlab仿真
- 高斯混合概率假设密度滤波器
- 高斯混合PHD滤波器扩展目标跟踪
- MATLAB设计FPGA实现联合ISE和Modelsim仿真
- 有源电力滤波器
- 自适应滤波器设计及Matlab实现
- 信号处理滤波器设计——基于MATLAB和
- 基于FPGA与MATLAB的fir滤波器实现Verilo
- ARM官方DSP库FIR滤波器的实现
- 基于MATLAB的数字滤波器设计
- Kalman滤波器理论与应用——基于MATL
- FIR滤波器的设计及DSP实现
评论
共有 条评论