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3 篇 kalman filters
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机构

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作者

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Algorithms Design for Tracking Moving Objects with Colored process Noise 24

Algorithms Design for Tracking Moving Objects with Colored P...

引用

24th International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers, CSCC 2020

作者： Contreras, Jorge Ortega Ramon, Eli Pale Lucio, Jose Andrade Shmaliy, Yuriy Zhao, Shunyi Universidad de Guanajuato Electronics Engineering Dept. Salamanca Gto. Mexico Key Lab. Advanc. Process Control Jiangnan University Wuxi Jiangsu China

ISBN: (纸本)9781728165035

Tracking of moving objects is often accompanied with colored process noise (CPN) in the object speed. To reduce tracking errors, the Kalman and unbiased finite impulse response filtering algorithms are modified in this paper assuming the Gauss-Markov noise nature. The state differencing approach employed to derive the algorithms, requires solving a nonsymmetric algebraic Riccati equation that allows modifying the system matrix for CPN. Based on a simulated tracking example, a higher accuracy of the modified KF and unbiased finite impulse response (UFIR) filter is demonstrated. Extensive investigations of the walking human trajectories are provided for colored speed noise. © 2020 IEEE.

关键词： Kalman filters

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Recursive Algorithms for Visual Target Tracking under Colored Measurement Noise 24

Recursive Algorithms for Visual Target Tracking under Colore...

引用

24th International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers, CSCC 2020

作者： Ramon, Eli Pale Contreras, Jorge Ortega Lucio, Jose Andrade Shmaliy, Yuriy Zhao, Shunyi Universidad de Guanajuato Electronics Engineering Dept. Salamanca Gto. Mexico Key Lab. Advanc. Process Control Jiangnan University Wuxi Jiangsu China

ISBN: (纸本)9781728165035

Visual target tracking is often accompanied with colored measurement noise (CMN) caused by the object and camera frame dynamics, which require special estimation algorithms. In this paper, we consider the Kalman filter (KF) and unbiased finite impulse response (UFIR) filter modified for Gauss-Markov CMN. The algorithms are designed employing measurement differencing and demonstrate a better performance under the CMN then the standard algorithm. Experimental investigations are conducted for several benchmark trajectories, where a target is tracked using a video camera. © 2020 IEEE.

关键词： Kalman filters

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Algorithms Design for Tracking Moving Objects with Colored process Noise

Algorithms Design for Tracking Moving Objects with Colored P...

引用

Circuits, Systems, Communications and Computers (CSCC), International Conference on

作者： Jorge Ortega Contreras Eli Pale Ramon José Andrade Lucio Yuriy Shmaliy Shunyi Zhao Universidad de Guanajuato Salamanca Gto. Mexico Key Lab. Advanc. Process Control Jiangnan University Wuxi Jiangsu China

关键词： Legged locomotion Computers Finite impulse response filters Riccati equations Filtering algorithms Trajectory Kalman filters

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Recursive Algorithms for Visual Target Tracking Under Colored Measurement Noise

Recursive Algorithms for Visual Target Tracking Under Colore...

引用

Circuits, Systems, Communications and Computers (CSCC), International Conference on

作者： Eli Pale Ramon Jorge Ortega Contreras José Andrade Lucio Yuriy Shmaliy Shunyi Zhao Universidad de Guanajuato Salamanca Gto. Mexico Key Lab. Advanc. Process Control Jiangnan University Wuxi Jiangsu China

关键词： Visualization Target tracking Finite impulse response filters Heuristic algorithms Filtering algorithms Cameras Pollution measurement

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