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采用結(jié)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的卡爾曼濾波方法，研究一種基于位置、速度信息的微弱點(diǎn)動(dòng)目標(biāo)Bayes跟蹤技術(shù)。其關(guān)鍵是在跟蹤區(qū)域檢測(cè)時(shí)，檢測(cè)器以Basyes模式進(jìn)行工作，檢測(cè)門限隨目標(biāo)先驗(yàn)概率比變化。提出一種新的門限計(jì)算方法。與基于恒虛警概率準(zhǔn)則的跟蹤技術(shù)相比，跟蹤過程中檢測(cè)到的虛警目標(biāo)明顯減少，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的實(shí)時(shí)性與精確性。
關(guān)鍵詞：貝葉斯準(zhǔn)則；卡爾曼濾波；點(diǎn)目標(biāo)
關(guān)鍵詞：貝葉斯準(zhǔn)則；卡爾曼濾波；點(diǎn)目標(biāo)
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