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Li, Bo, et Fu-Wen Pang. « Improved cardinalized probability hypothesis density filtering algorithm ». Applied Soft Computing 24 (novembre 2014) : 692–703. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2014.08.023.
Texte intégralVo, Ba-Tuong, Ba-Ngu Vo et Antonio Cantoni. « Analytic Implementations of the Cardinalized Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Signal Processing 55, no 7 (juillet 2007) : 3553–67. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2007.894241.
Texte intégralMa, Yue, Jian-zhang Zhu, Qian-qing Qin et Yi-jun Hu. « Convolution kernels implementation of cardinalized probability hypothesis density filter ». Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series 29, no 4 (octobre 2013) : 739–48. http://dx.doi.org/10.1007/s10255-013-0252-0.
Texte intégralLIN, Zai-Ping, Yi-Yu ZHOU et Wei AN. « Track-Before-Detect algorithm based on cardinalized probability hypothesis density filter ». Journal of Infrared and Millimeter Waves 32, no 5 (2013) : 437. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1010.2013.00437.
Texte intégralSong, L., M. Liang et H. Ji. « Box-Particle Implementation and Comparison of Cardinalized Probability Hypothesis Density Filter ». Radioengineering 25, no 1 (14 avril 2016) : 177–86. http://dx.doi.org/10.13164/re.2016.0177.
Texte intégralUlmke, Martin, Ozgur Erdinc et Peter Willett. « GMTI Tracking via the Gaussian Mixture Cardinalized Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 46, no 4 (octobre 2010) : 1821–33. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2010.5595597.
Texte intégralLi, Bo, Huawei Yi et Xiaohui Li. « Innovative unscented transform–based particle cardinalized probability hypothesis density filter for multi-target tracking ». Measurement and Control 52, no 9-10 (21 octobre 2019) : 1567–78. http://dx.doi.org/10.1177/0020294019877494.
Texte intégralZhai Dai-Liang, Lei Hu-Min, Li Hai-Ning, Zhang Xu et Li Jiong. « Derivation of cardinalized probability hypothesis density filter via the physical-space approach ». Acta Physica Sinica 63, no 22 (2014) : 220204. http://dx.doi.org/10.7498/aps.63.220204.
Texte intégralLian, Feng, Chongzhao Han, Weifeng Liu, Jing Liu et Jian Sun. « Unified cardinalized probability hypothesis density filters for extended targets and unresolved targets ». Signal Processing 92, no 7 (juillet 2012) : 1729–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.01.009.
Texte intégralFranken, D., M. Schmidt et M. Ulmke. « "Spooky Action at a Distance" in the Cardinalized Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 45, no 4 (octobre 2009) : 1657–64. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2009.5310327.
Texte intégralSun, Jie, et Dong Li. « Multiple Model CPHD Filter for Tracking Maneuvering Targets ». Applied Mechanics and Materials 556-562 (mai 2014) : 3238–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.556-562.3238.
Texte intégralChen, Xiao, Yaan Li, Yuxing Li et Jing Yu. « Active Sonar Target Tracking Based on the GM-CPHD Filter Algorithm ». Xibei Gongye Daxue Xuebao/Journal of Northwestern Polytechnical University 36, no 4 (août 2018) : 656–63. http://dx.doi.org/10.1051/jnwpu/20183640656.
Texte intégralZhang, Jungen. « Bearings-only multitarget tracking based onRao-Blackwellized particle CPHD filter ». International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 14 (13 janvier 2021) : 1129–36. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2020.14.141.
Texte intégralKim, Sun Young, Chang Ho Kang et Chan Gook Park. « SMC-CPHD Filter with Adaptive Survival Probability for Multiple Frequency Tracking ». Applied Sciences 12, no 3 (27 janvier 2022) : 1369. http://dx.doi.org/10.3390/app12031369.
Texte intégralWang, Sen, Qinglong Bao et Zengping Chen. « Refined PHD Filter for Multi-Target Tracking under Low Detection Probability ». Sensors 19, no 13 (26 juin 2019) : 2842. http://dx.doi.org/10.3390/s19132842.
Texte intégralWang, Yun, Guo-ping Hu et Hao Zhou. « Group Targets Tracking Using Multiple Models GGIW-CPHD Based on Best-Fitting Gaussian Approximation and Strong Tracking Filter ». Journal of Sensors 2016 (2016) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7294907.
Texte intégralZhang, Li et Sun. « Multisensor RFS Filters for Unknown and Changing Detection Probability ». Electronics 8, no 7 (30 juin 2019) : 741. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8070741.
Texte intégralLi, Cuiyun, Rong Wang, Jinbin Wang et Yuhen Hu. « Cardinalised probability hypothesis density tracking algorithm for extended objects with glint noise ». IET Science, Measurement & ; Technology 10, no 5 (1 août 2016) : 528–36. http://dx.doi.org/10.1049/iet-smt.2016.0004.
Texte intégralChi, Luo-jia, Xin-xi Feng et Lu Miao. « Generalized Labeled Multi-Bernoulli Extended Target Tracking Based on Gaussian Process Regression ». MATEC Web of Conferences 176 (2018) : 01017. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201817601017.
Texte intégralZheng, Jihong, et Meiguo Gao. « Tracking Ground Targets with a Road Constraint Using a GMPHD Filter ». Sensors 18, no 8 (18 août 2018) : 2723. http://dx.doi.org/10.3390/s18082723.
Texte intégralLi, Xiaohua, Bo Lu, Wasiq Ali et Haiyan Jin. « Passive Tracking of Multiple Underwater Targets in Incomplete Detection and Clutter Environment ». Entropy 23, no 8 (20 août 2021) : 1082. http://dx.doi.org/10.3390/e23081082.
Texte intégralLIAN, Feng, Chong-Zhao HAN, Wei-Feng LIU et Xiang-Hui YUAN. « Multiple-model Probability Hypothesis Density Smoother ». Acta Automatica Sinica 36, no 7 (3 août 2010) : 939–50. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1004.2010.00939.
Texte intégralSithiravel, Rajiv, Xin Chen, Ratnasingham Tharmarasa, Bhashyam Balaji et Thiagalingam Kirubarajan. « The Spline Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Signal Processing 61, no 24 (décembre 2013) : 6188–203. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2013.2284139.
Texte intégralMahler, R. P. S., Ba-Tuong Vo et Ba-Ngu Vo. « Forward-Backward Probability Hypothesis Density Smoothing ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 48, no 1 (janvier 2012) : 707–28. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2012.6129665.
Texte intégralSchikora, Marek, Amadou Gning, Lyudmila Mihaylova, Daniel Cremers et Wolfgang Koch. « Box-particle probability hypothesis density filtering ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 50, no 3 (juillet 2014) : 1660–72. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2014.120238.
Texte intégralCao, Chenghu, Yongbo Zhao, Xiaojiao Pang, Baoqing Xu et Zhiling Suo. « Sequential Monte Carlo Cardinalized probability hypothesized density filter based on Track-Before-Detect for fluctuating targets in heavy-tailed clutter ». Signal Processing 169 (avril 2020) : 107367. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2019.107367.
Texte intégralSithiravel, Rajiv, Michael McDonald, Bhashyam Balaji et Thiagalingam Kirubarajan. « Multiple model spline probability hypothesis density filter ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 52, no 3 (juin 2016) : 1210–26. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2016.140750.
Texte intégralHe, Xiangyu, et Guixi Liu. « Improved Gaussian mixture probability hypothesis density smoother ». Signal Processing 120 (mars 2016) : 56–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2015.08.011.
Texte intégralVo, B. N., et W. K. Ma. « The Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Signal Processing 54, no 11 (novembre 2006) : 4091–104. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2006.881190.
Texte intégralTang, Xu, Xin Chen, Michael McDonald, Ronald Mahler, Ratnasingham Tharmarasa et Thiagalingam Kirubarajan. « A Multiple-Detection Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Signal Processing 63, no 8 (avril 2015) : 2007–19. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2015.2407322.
Texte intégralNadarajah, N., T. Kirubarajan, T. Lang, M. Mcdonald et K. Punithakumar. « Multitarget Tracking using Probability Hypothesis Density Smoothing ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 47, no 4 (2011) : 2344–60. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2011.6034637.
Texte intégralWu, Wei Hua, Jing Jiang, Chong Yang Liu et Xiong Hua Fan. « Fast Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter ». Applied Mechanics and Materials 568-570 (juin 2014) : 550–56. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.568-570.550.
Texte intégralMa, Tianli, Xinmin Wang et Ting Li. « Multiple-model multiple hypothesis probability hypothesis density filter with blind zone ». International Journal of Industrial and Systems Engineering 27, no 2 (2017) : 180. http://dx.doi.org/10.1504/ijise.2017.086271.
Texte intégralLi, Ting, Xinmin Wang et Tianli Ma. « Multiple-model multiple hypothesis probability hypothesis density filter with blind zone ». International Journal of Industrial and Systems Engineering 27, no 2 (2017) : 180. http://dx.doi.org/10.1504/ijise.2017.10007097.
Texte intégralShen, Xinglin, Luping Zhang, Moufa Hu, Shanzhu Xiao et Huamin Tao. « Arbitrary clutter extended target probability hypothesis density filter ». IET Radar, Sonar & ; Navigation 15, no 5 (8 avril 2021) : 510–22. http://dx.doi.org/10.1049/rsn2.12041.
Texte intégralDU Hang-yuan, 杜航原, 郝燕玲 HAO Yan-ling, 赵玉新 ZHAO Yu-xin et 杨永鹏 YANG Yong-peng. « Implementation of SLAM by probability hypothesis density filter ». Optics and Precision Engineering 19, no 12 (2011) : 3064–73. http://dx.doi.org/10.3788/ope.20111912.3064.
Texte intégralZhang, Feihu, et Alois Knoll. « Vehicle Detection Based on Probability Hypothesis Density Filter ». Sensors 16, no 4 (9 avril 2016) : 510. http://dx.doi.org/10.3390/s16040510.
Texte intégralYang, Feng, Xi Shi, Keli Liu, Yan Liang et Hao Chen. « Global track extraction for probability hypothesis density filter ». Journal of Systems Engineering and Electronics 27, no 6 (20 décembre 2016) : 1151–57. http://dx.doi.org/10.21629/jsee.2016.06.03.
Texte intégralLi, Bo, et Fu-Wen Pang. « Improved probability hypothesis density filter for multitarget tracking ». Nonlinear Dynamics 76, no 1 (21 novembre 2013) : 367–76. http://dx.doi.org/10.1007/s11071-013-1131-1.
Texte intégralWhiteley, Nick, Sumeetpal Singh et Simon Godsill. « Auxiliary Particle Implementation of Probability Hypothesis Density Filter ». IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 46, no 3 (juillet 2010) : 1437–54. http://dx.doi.org/10.1109/taes.2010.5545199.
Texte intégralLiu, Weifeng, et Xiaobin Xu. « The Probability Hypothesis Density filter with evidence fusion ». Journal of Electronics (China) 26, no 6 (novembre 2009) : 746–53. http://dx.doi.org/10.1007/s11767-010-0286-x.
Texte intégralGao, Li, Huaiwang Liu et Hongyun Liu. « Probability hypothesis density filter with imperfect detection probability for multi-target tracking ». Optik 127, no 22 (novembre 2016) : 10428–36. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.08.060.
Texte intégralYa-Dong Wang, Jian-Kang Wu, A. A. Kassim et Weimin Huang. « Data-Driven Probability Hypothesis Density Filter for Visual Tracking ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 18, no 8 (août 2008) : 1085–95. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2008.927105.
Texte intégralGao, Li, et Yang Wang. « Improved measurement-driven Gaussian mixture probability hypothesis density filter ». Optik 127, no 12 (juin 2016) : 5021–28. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.02.052.
Texte intégralHernandez, S., et M. Frean. « BAYESIAN MULTIPLE PERSON TRACKING USING PROBABILITY HYPOTHESIS DENSITY SMOOTHING ». International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems 4, no 2 (2011) : 285–312. http://dx.doi.org/10.21307/ijssis-2017-440.
Texte intégralBarbieri, Florian, Corentin Rifflart, Ba-Tuong Vo, Sumedha Rajakaruna et Arindam Ghosh. « Intrahour Cloud Tracking Based on Probability Hypothesis Density Filtering ». IEEE Transactions on Sustainable Energy 9, no 1 (janvier 2018) : 340–49. http://dx.doi.org/10.1109/tste.2017.2733258.
Texte intégralLi, Yun-xiang, Huai-tie Xiao, Zhi-yong Song, Hong-qi Fan et Qiang Fu. « Free clustering optimal particle probability hypothesis density (PHD) filter ». Journal of Central South University 21, no 7 (juillet 2014) : 2673–83. http://dx.doi.org/10.1007/s11771-014-2229-4.
Texte intégralGayraud, Ghislaine. « Minimax Hypothesis Testing about the Density Support ». Bernoulli 7, no 3 (juin 2001) : 507. http://dx.doi.org/10.2307/3318499.
Texte intégralLIN, Zai-Ping, Yi-Yu ZHOU et Wei AN. « Improved multitarget track-before-detect using probability hypothesis density filter ». JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 31, no 5 (29 novembre 2012) : 475–80. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1010.2012.00475.
Texte intégralImtiaz Ahmed, Imtiaz Ahmed. « Multiple Track Estimation using Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter ». IOSR journal of VLSI and Signal Processing 2, no 4 (2013) : 37–42. http://dx.doi.org/10.9790/4200-0243742.
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