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
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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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
目录 目录传统目标检测技术 传统目标检测技术1、 帧间差分通过连续两帧相同位置像素点间的灰度差来确定目标移动。但只适用于静态背景和目标单一条件的目标检测。仅适用于无人机悬停状态下的目标检测。2、 背景差分法 通过预先设置背景，然后通过对检测图像和背景做差来提取目标。但实际背景与预设背景相差较大或者实际检测时光照条件发生明显变化，该方法的目标检测精度将有较大的下降。3、 光流法 将该方法将光流作
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2024-06-03 23:18:04
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1.算法描述交互式多模型(Interacting Multiple Model，简称IMM)是一种算法，具有自适应的特点，能够有效地对各个模型的概率进行调整，尤其适用于对机动目标的定位跟踪。交互式多模型算法包含了多个滤波器（各自对应着相应的模计器，一个交互式作用器和一个估计混合器），多模型通过交互作用跟踪一个目标的机动运动，各模型之间的转移由马尔可夫概率转移矩阵确定，其中的元素Pij表示目标由第i
Netty实战无论是想要学习Spring 5 、Spark、Cassandra等这样的系统，还是通过学习Netty来构建自己的基于Java的高性能网络框架，或者是更加具体的高性能Web或者游戏服务器等，本书都将是你的超强拍档。本书共分为4个部分：第一部分详细地介绍Netty的相关概念以及核心组件第二部分介绍自定义协议经常用到的编解码器第三部分介绍Netty对于应用层高级协议的支持，会覆盖常见的协议
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
# 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 |
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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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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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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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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。
# 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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# 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 |
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1 内容介绍针对船舶自动识别系统(AIS)与高频地波雷达(HFSWR)对海上目标探测的数据,对其目标航迹关联技术进行了研究. 结合最近邻原则与卡尔曼滤波算法,提出了一种最近邻-卡尔曼滤波航迹关联算法.通过仿真验证结果,表明了该航 迹关联算法的有效性与正确性.2 部分代码function [s,P]=KF3(s_forward,P_forward,X,T,Q,C,H)%卡尔曼滤波%参数说明%&nb
原创
2022-09-03 11:00:56
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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 ...
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
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
