光学轨迹传感器论文-崔周培,张鑫,蔡欣荣

光学轨迹传感器论文-崔周培,张鑫,蔡欣荣

导读:本文包含了光学轨迹传感器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:轨迹球,传感器,微控制器,电气架构

光学轨迹传感器论文文献综述

崔周培,张鑫,蔡欣荣[1](2016)在《一种基于光学传感器的轨迹球电气技术研究》一文中研究指出轨迹球是工业显控终端操控模块的重要组成部分。结合PMW3310传感器芯片和LPC1758微控制器芯片,深入研究了基于光学传感器芯片的轨迹球电气架构和具体实现。(本文来源于《仪表技术》期刊2016年06期)

龙云利,盛卫东,徐晖,安玮[2](2011)在《锥扫型光学传感器像平面多目标轨迹跟踪》一文中研究指出积分概率多假设跟踪(IPMHT)是一种基于期望极大化(EM)的准最优贝叶斯多目标迭代跟踪算法,研究了该算法在锥扫型光学传感器像平面多目标轨迹跟踪中的问题。为提高算法的跟踪性能和计算效率,利用逻辑概率数据关联滤波(PDAF)方法进行目标初始状态估计,并利用目标幅度信息和波门技术对IPMHT进行优化。针对锥扫型传感器非线性观测下的多目标跟踪,将扩展无味卡尔曼滤波(AUKF)与优化的IPMHT算法相结合,实现像平面多目标轨迹的起始、维持和终结。蒙特卡洛仿真实验表明,该算法成功地解决了锥扫型传感器的像平面多目标轨迹跟踪问题,在提高目标跟踪性能的同时改善了计算效率。(本文来源于《通信学报》期刊2011年09期)

光学轨迹传感器论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

积分概率多假设跟踪(IPMHT)是一种基于期望极大化(EM)的准最优贝叶斯多目标迭代跟踪算法,研究了该算法在锥扫型光学传感器像平面多目标轨迹跟踪中的问题。为提高算法的跟踪性能和计算效率,利用逻辑概率数据关联滤波(PDAF)方法进行目标初始状态估计,并利用目标幅度信息和波门技术对IPMHT进行优化。针对锥扫型传感器非线性观测下的多目标跟踪,将扩展无味卡尔曼滤波(AUKF)与优化的IPMHT算法相结合,实现像平面多目标轨迹的起始、维持和终结。蒙特卡洛仿真实验表明,该算法成功地解决了锥扫型传感器的像平面多目标轨迹跟踪问题,在提高目标跟踪性能的同时改善了计算效率。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

光学轨迹传感器论文参考文献

[1].崔周培,张鑫,蔡欣荣.一种基于光学传感器的轨迹球电气技术研究[J].仪表技术.2016

[2].龙云利,盛卫东,徐晖,安玮.锥扫型光学传感器像平面多目标轨迹跟踪[J].通信学报.2011

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