文章目录传统方法发展深度学习高频地波雷达海上目标航迹跟踪新思路 传统方法发展1971 年 R. A. Singer 等提出并发展了最近邻方法，该方法是一种具有固定记忆并且能在多回波环境下工作的跟踪方法。在这种滤波方法中，仅将在统计意义上与被跟踪目标预测位置最近的量测作为与目标关联的回波信号。而事实上，与被跟踪目标预测位置最近的量测值并不一定来源于被跟踪目标，特别当滤波器工作在干扰密集的环境中的情
# 船舶航迹跟踪控制 Python
船舶航迹跟踪控制是指通过计算机程序实现对船舶航行轨迹的跟踪和控制。Python是一种简洁、高效的编程语言，常被用于科学计算和数据分析，也适用于船舶航迹跟踪控制。本文将介绍船舶航迹跟踪控制的基本原理，并提供一个基于Python的示例代码。
## 船舶航迹跟踪控制原理
船舶航迹跟踪控制的目标是使船舶按照预定的航迹行驶，并实时调整舵角和推力来保持船舶在航迹上的稳
原创
2023-07-22 15:09:59
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文章对论文中的翻译做了一些笔记，方便在算法使用过程中遇到问题时查看SOART重点关注简单有效，deepSOART集成了外观信息来提高SOART的性能。能够长时跟踪被遮挡的对象，减少了标识转换的数量。本着原始框架的精神，作者将大部分复杂的计算性放入离线的预训练阶段，在此阶段，我们学习了大规模人员重新识别数据集上的深度关联度量。在在线应用过程中，算法在视觉外观空间中使用最近邻查询建立度量跟踪关联。最终
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2023-07-07 21:39:49
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-05-30 21:53:12
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今日获取一批雪龙号航迹点数据表，其中包含时间（UTC）、经纬度坐标值、航速、角度值，需转换成线状航迹图。原始数据为csv结构数据表格，结构如下图： 处理目标：将航迹点连接成航线，并赋予航次信息属性，多批航次的航
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2023-12-21 13:40:40
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目录一、引言二、多站航迹相关算法（Multi-Station(Sensor) Track Correlation）2.1 加权与修正航迹相关算法2.2 序贯航迹相关算法2.3 统计双门限航迹相关算法2.4 最近邻域航迹相关算法（Nearest Neighbor，NN）2.5 K近邻域（K-Nearest Neighbor，K-NN）与修正的K近邻域航迹相关算法（Modified K-Nearest
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2024-01-16 21:18:58
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卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态，然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中。百度百科是这样说的，也就是说卡尔曼滤波第一是递归滤波，其次KF用于线性系统。
原创
2021-07-09 10:03:27
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USRP是数款流行的SDR硬件中功能和应用都相对成熟的一款产品，从WIFI协议、ZigBee协议、RFID协议、GSM通信系统、LTE 4G通信系统到飞机通信、通信USRP都能很好的进行支持。软件开发工程师可以用它开发应用，安全工程师则用它来测试、研究相关的无线通信协议。很大一部分玩过电视棒的小伙伴都使用过电视棒+dump1090的方案实现过追踪飞机飞行轨迹这一功能。之所以能够很容易的跟踪飞机
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2023-11-08 21:45:52
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自动驾驶中kalman滤波随处可见，这中间不可避免的要知道预测模型，而预测模型很大程度上依赖于本车姿态变化的推算，俗称航迹推算，尤其在控制中，pid调节也是以此为基础。 之前的文章有零散的讨论过这方面的内容总结：惯性导航原理 激光点云配准 基于视觉的自定位 &
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2024-08-14 08:38:47
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一、最近邻滤波算法（Nearest Neighbor Filter） 1. 算法原理 通过计算测量点与预测点之间的欧氏距离，选择最近邻点进行关联，适用于单目标跟踪场景。 2. MATLAB代码实现 function [assigned, distances] = nearest_neighbor(o ...
本文描述了一种简单的循迹行驶方案，并通过Matlab simulink实现，实车测试通过。运动轨迹规划的工作的一部分就是循迹，本文的模型只披露了循迹部分的算法，对于轨迹规划的算法进行了屏蔽。对这部分模块的输入，选择了已经提前录制好的地图地理数据作为参考线轨迹（reference line）.接下来看一下总的结构： 有点复杂，接下来每个部分分别解释： 提前录制好车辆轨迹的经纬度坐标和对应的每个点的地
在机场使用的空管系统中，飞机的速度矢量线差不多是这样的： 模拟飞机飞行时的速度矢量线，这里就大概做个类似效果：什么叫速度矢量线呢，个人理解就是根据飞机当前速度和航向预测它在未来一段时间内的飞机轨迹，以此来监测飞机是否偏离。如何运行代码已经在上一篇博客《动态加载JSON数据模拟航迹线》讲过了。在这个模拟DEMO中，主要存在四个图层，分别为地图底图、航迹线图层、速度矢量线图层、飞
做机器人底层程序的时候，经常用到航迹推演（Odometry），无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计，另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中，是在假设已知机器人前进线速度和角速度的情况下，对机器人航迹推演的位姿进行推导了，然而缺少如何通过左右轮速度得到、，因此本文将补上这个空缺。
# 航迹压缩 Python 实现指南
航迹压缩是对飞行、航行轨迹数据进行优化和精简的过程。简单来说，就是将一系列的轨迹点进行简化，以减少存储需求和提高计算效率。本文将详细介绍通过 Python 实现航迹压缩的步骤和代码示例。
## 实现流程
以下是航迹压缩的基本流程，我们可以将其分为五个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
# Python 地球航迹：探寻轨迹绘制的奥秘
在当今世界，数据可视化技术已越来越受到重视，尤其是在地理信息系统（GIS）领域。本文将通过Python来探索地球上的航迹绘制，使用一些常用的库，并结合代码示例和图形化工具来帮助大家更好地理解这一过程。
## 一、Python及其地理库概述
Python作为一种多功能的编程语言，拥有丰富的库和工具，能够帮助我们进行数据处理和可视化。在地理信息领域
原创
2024-09-07 04:27:49
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在现代航空业中，飞机航迹预测的准确性至关重要。本篇博文将详细介绍如何利用 Python 实现飞机航迹预测，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的准备。以下是所需的依赖包。
### 前置依赖安装
首先，确保安装了 Python 和相关库。可以通过以下命令安装所需库：
```bash
pip install n
在进行弹道航迹仿真时，Python 被广泛应用于各种物理模拟和验证环节。弹道学不仅涉及物理学和数学，还包括方法论和程序开发。因此，在解决“弹道航迹仿真 Python”问题时，我们将从多个方面探讨相关内容。
首先，了解弹道航迹仿真的协议背景是十分关键的。弹道航迹仿真的发展历程与现代导弹设计的变迁密不可分。自20世纪初以来，随着计算机科学的进步，尤其是1970年代以后，弹道仿真逐渐采用了计算机模拟技
一、基本原理 毫米波雷达检测的通常是点目标，没有长宽和航向信息，但可以通过历史轨迹和运动速度估计。二、历史轨迹估计航向角 如下图记录雷达目标的历史轨迹，则通过直线拟合可以估计航向角。 很明显，轨迹越长，估计的结果越准确；每次目标的位置越精
# 航迹匹配模型Java实现指南
航迹匹配是导航系统中的重要组成部分，能够根据获取的实时轨迹数据与先前记录的轨迹进行比对，以提高定位的准确性。本文将指导初学者如何在Java中实现航迹匹配模型。
## 流程概述
在实现航迹匹配模型之前，我们需要明确整个开发流程。以下是基本步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
|---------
我们能够看到的这四盏灯叫PAPI灯（抱歉，不要问我中文应该怎么写，毕竟写作“啪皮”不太好看），是Precision Approach Path Indicator（精密进近航道指示器）的缩写。如果把这些灯写作“精密进近航道指示器”简直太费纸，所以我们就直接使用官方通用用语啦，就叫“PAPI灯”。我们先来说说它的用处，PAPI灯是一种用于指引飞行员保持在正确下滑道上的视觉辅助工具，由四个高亮度灯泡组
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2024-07-16 15:11:28
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