【滤波跟踪】基于MEM-EKF算法的椭圆扩展目标跟踪 MATLAB 代码

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🔥内容介绍

扩展目标跟踪旨在基于数量可变的带噪检测结果，同时估计运动目标的运动学状态与形状参数。扩展目标跟踪的核心挑战在于估计问题本身的非线性特性与高维特性。本文提出一种递推卡尔曼滤波器的紧凑闭式表达式，该滤波器可基于分布于目标表面的检测点，直接估计扩展目标的朝向与轴长参数。现有方法或依赖蒙特卡洛近似，或无法直接保留椭圆的全部参数。通过仿真实验，本文将所提新方法的性能与当前主流方法进行了对比验证。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

= plot_extent(ellipse,line_style, color, line_width)

% PLOT_EXTENT plots the extent of an ellipse or circle

% Input:

% ellipse1, 1x5, parameterization of one ellispe [m1 m2 alpha l1 l2]

% line_style, defined as in the Matlab plot function

% color, defined as in the Matlab plot function

% line_width, defined as in the Matlab plot function

% Output:

% handle_extent, the handle of the plot

% Written by Shishan Yang

center = ellipse(1:2);

theta = ellipse(3);

l = ellipse(4:5);

R = [cos(theta) -sin(theta); sin(theta) cos(theta)]; %rotation matrix

alpha = 0:pi/100:2*pi;

xunit = l(1)*cos(alpha);

yunit = l(2)*sin(alpha);

rotated = R* [xunit; yunit];

xpoints = rotated(1,:) + center(1);

ypoints = rotated(2,:) + center(2);

🔗 参考文献

[1] Yang S , Baum M .Tracking the Orientation and Axes Lengths of an Elliptical Extended Object[J].IEEE Transactions on Signal Processing, 2019, PP(99):1-1.DOI:10.1109/TSP.2019.2929462.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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