论文研究 遮挡物位置预测算法中基于卡尔曼增益的误差分析

在许多应用领域中，检测被遮挡的物体都是至关重要的工作。 例如，在空运（攻击低空飞行的飞机的地面目标）或车辆跟踪中，即使物体被另一物体遮挡，也必须对其进行连续检测。 未能跟踪被遮挡的对象可能会导致其位置完全丢失或另一个对象被错误地跟踪。 两者都会导致灾难性的后果。 有多种方法可以处理遮挡。 在作者的先前研究中，基于卡尔曼滤波器的校正器方程，提出了一种新颖的噪声过滤机制，该机制可以更高精度地用于处理较长的遮挡。 在本演示中，将对算法的误差进行进一步分析。 与在相同测试条件下的现有算法相比，该算法可提供令人满意的结果。