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期刊论文 51

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2006 2

2004 1

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2002 1

2001 1

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关键词

跟踪 2

轨迹跟踪 2

DPP）；分布式功率转换器；开关电容转换器 1

Hilare 机器人 1

MPPT）；差分功率处理（Differential power processing 1

MSJPDA 1

OFDM 1

三维过程；三元数；最小均方；卡尔曼滤波器 1

二分追踪；多智能体系统；异步脉冲；一致性 1

仿射编队；固定翼无人机；多智能体系统 1

优势流动方向 1

传感器调度；区域检测；目标跟踪；道路约束；多普勒盲区 1

信道估计 1

倾转旋翼机；状态跟踪控制；线性切换系统；类时间依赖的多Lyapunov函数方法；光滑插值 1

光纤 1

光线跟踪；三角Bézier曲面；射线与曲面的交点；求根；混合裁剪 1

内模动态 1

分布式优化；高性能算法；多智能体系统；机器学习问题；随机梯度 1

北斗天线；宽带圆极化辐射；四端口顺序馈电网络；全球导航卫星系统（GNSS）接收机；卫星跟踪 1

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检索范围：

排序：展示方式：

一种跟踪性能不占优的多无人机协同目标跟踪方法 Research Articles

郑之,蔡舜诚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1334-1350 doi: 10.1631/FITEE.2000362

摘要：目标跟踪是无人机领域研究热点之一。本文针对无人机跟踪性能不占优，以及目标具有灵活、智能运动特征的情形，研究了多无人机协同目标跟踪问题。提出一种基于目标意图估计的多无人机协同跟踪策略。首先设计了一种具有降维和最大感知覆盖约束的轨迹特征提取方法，以降低无人机跟踪代价，并对目标典型的3类运动模式，根据环境和目标轨迹主要特征，设计了一种意图估计方法；然后，设计了一种在障碍物环境中基于最小可达距离和最小转角代价的MDA-Voronoi图，证明分析了目标被感知的概率；接着，设计了无人机的协同跟踪策略，以减小目标跟踪丢失的间隙，增加目标被感知的时间；通过纳什Q学习方法，在奖励函数中考虑了避障、跟踪代价、感知质量、飞行约束等因素最后，通过仿真验证了本文方法能在无人机跟踪性能不占优的情况下提高跟踪质量。

关键词：协同跟踪；意图估计；MDA-Voronoi图；多无人机；性能不占优

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Actor-Critic强化学习算法及其在开发基于计算机视觉的界面跟踪中的应用 Article

Oguzhan Dogru, Kirubakaran Velswamy, 黄彪

《工程（英文）》 2021年第7卷第9期页码 1248-1261 doi: 10.1016/j.eng.2021.04.027

摘要：

本文通过将对象跟踪形式化为序列决策过程，使控制理论与计算机视觉实现同步。强化学习（RL）智能体成功跟踪了两种液体之间的界面，这通常是化学、石化、冶金和石油行业中跟踪的关键变量。该方法使用少于100 张图像来创建环境，智能体无需专家知识即可从中生成自己的数据。该方法展示了RL方法在油砂行业中的实时对象跟踪应用。本文除了介绍界面跟踪问题外，还详细回顾了最有效的RL方法之一——actor-critic策略。

关键词：界面跟踪对象跟踪遮挡强化学习均匀流形逼近和投影

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基于神经网络的虚拟企业跟踪评价系统

王硕,唐小我

《中国工程科学》 2003年第5卷第4期页码 65-69

摘要：

设计虚拟企业跟踪评价指标体系，建立神经网络跟踪评价模型。结果表明，它比传统的方法简便、准确，具有广阔的应用前景。

关键词：虚拟企业神经网络跟踪评价系统

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基于RGBD和稀疏学习的鲁棒目标跟踪 Article

Zi-ang MA, Zhi-yu XIANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 989-1001 doi: 10.1631/FITEE.1601338

摘要：鲁棒目标跟踪近年来成为计算机视觉领域一项重要的且极具挑战性的研究方向。随着深度传感器的普及，深度信息因其对光照变化与遮挡表现出一定的鲁棒性而被广泛应用于视觉目标跟踪算法中。本文提出了一种基于RGBD和稀疏学习的跟踪算法，从三个方面将深度信息应用到稀疏学习跟踪框架。首先将深度图像特征结合现有的基于彩色图像的视觉特征用于目标外观的鲁棒特征描述。为了适应跟踪过程中的各种遮挡情况，我们设计了一种特殊的遮挡物模板用于增广现有的超完备字典。最后，我们进一步提出了一种基于深度信息的遮挡物检测方法用于有效地指示模板更新。基于KITTI和Princeton数据集的大量实验证明了所提出算法的跟踪效果优于时下最先进的多种跟踪器，包括基于稀疏学习的跟踪以及基于RGBD的跟踪。

关键词：目标跟踪；稀疏学习；深度视角；遮挡物模板；深度图像特征

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基于定量属性的单目标视觉跟踪算法评价体系研究 Article

Wen-jing KANG, Chang LIU, Gong-liang LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第3期页码 405-421 doi: 10.1631/FITEE.1900245

摘要：视觉跟踪是计算机视觉领域热门研究课题之一。近年来，很多先进跟踪算法和性能评价基准相继发布，并取得巨大成功。现有评价体系大多定位于衡量整体性能，无法通过针对性的详细论证评估跟踪器的优势和缺点，且很多常用评测指标缺乏令人信服的含义解释。本文从测试数据、测试方法、测试指标3方面深入分析跟踪评价体系的细节。基于这些属性定义，提出两种新的测试方法，即基于相关性的测试和基于权重的测试，使评价体系能更直观、更清晰地评定跟踪器各方面性能。然后，将所提测试方法应用于著名的跟踪挑战赛，即Video Object Tracking (VOT) Challenge 2017。测试结果表明，在目标尺寸快速或剧烈变化时，跟踪器大多表现不佳，即使基于深度学习的先进跟踪器也未能很好解决这一问题。

关键词：视觉跟踪；性能评价；视觉属性；计算机视觉

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利用子空间的投影和跟踪改进OFDM信道估计

董亮,曹秀英,毕光国

《中国工程科学》 2006年第8卷第11期页码 86-93

摘要：当信号子空间随时间变化时，需要采用子空间跟踪技术保持对信号子空间的良好估计，因此提出了一种基于子空间跟踪的参数化信道估计方法，仿真表明这种方法在性能上优于非参数化时的相应方法。

关键词： OFDM 子空间投影跟踪信道估计

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基于可靠特征点分配算法的鲁棒性跟踪框架 Article

Rong-feng ZHANG, Ting DENG, Gui-hong WANG, Jing-lun SHI, Quan-sheng GUAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第4期页码 545-558 doi: 10.1631/FITEE.1601464

摘要：视觉跟踪是近年来计算视觉最活跃的研究课题之一，已被广泛应用于许多视觉领域。然而，视觉跟踪技术仍然存在挑战，如目标发生光照变化、遮挡、外观形变等。最后，将所提出的RPA与卡尔曼滤波器集成到跟踪–学习–检测（Tracking–learning–detection, TLD）算法框架中，提高了跟踪精度，且降低了误检率。实验结果表明，新框架在精度、f值（f-measure）和平均重叠率（%）等方面均优于TLD和核化相关滤波器（KCF）这两个跟踪算法。

关键词：局部最大小波系数；可靠特征点分配；目标跟踪；跟踪-学习-检测（TLD）；卡尔曼滤波器

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基于车辆动力学的轨迹跟踪器设计

陈杨,刘大学,贺汉根,戴斌

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 68-73

摘要：

轨迹跟踪是移动机器人导航中的核心问题之一。针对非完整运动约束车辆，利用反馈线性化方法设计了轨迹跟踪器，仿真研究了跟踪算法的鲁棒性。

关键词：轨迹跟踪反馈线性化导航

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多重受限时滞逻辑控制网络的输出跟踪 Research Articles

Ya-ting ZHENG, Jun-e FENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第2期页码 316-323 doi: 10.1631/FITEE.1900376

摘要：本文深入研究具有状态和控制受限的时滞逻辑控制网络的输出跟踪问题。与其他类型时滞相比，状态依赖型时滞数值的更新依赖当前的状态值和一个伪逻辑函数。基于该扩维系统，输出跟踪问题被转化为集合镇定问题。利用变换的状态转移矩阵，可得到该系统实现输出跟踪的充分必要条件，通过数学软件容易验证此条件。此外，设计了状态反馈控制器使时滞逻辑控制网络的输出能跟踪参考信号。最后，通过一个例子验证本文的理论结果。

关键词：逻辑控制网络；多重受限；输出跟踪；镇定；状态依赖型时滞；半张量积

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相关滤波视觉跟踪方法中深度上下文模型的研究 Article

Zhao-yun CHEN, Lei LUO, Da-fei HUANG, Mei WEN, Chun-yuan ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第5期页码 667-679 doi: 10.1631/FITEE.1500389

摘要：近来，基于相关滤波器的跟踪器因具有较高的计算效率而颇受关注，但这一方法不能很好地处理遮挡和尺度变化。本文旨在将深度信息整合到基于相关滤波器的跟踪器中，以解决跟踪器在上述两种情况下的跟踪失败。此外，本文采用了区域生长法使跟踪器对遮挡和尺度变化的场景具有更高鲁棒性，并利用模型更新等优化方法来改进较长视频序列的性能。通过对极具挑战性的基准图像序列测试集的定性和定量评估，本文提出的跟踪器比最先进的算法具有更好的性能。

关键词：视觉跟踪；深度上下文模型；相关滤波；区域生长

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基于深度前馈神经网络的多基地外辐射源雷达高精度目标跟踪 Research Article

徐宝兄,易建新,程丰,龚子平,万显荣

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1214-1230 doi: 10.1631/FITEE.2200260

摘要：在雷达系统中，目标跟踪误差主要来自运动模型和非线性量测。在评估跟踪算法时，其跟踪精度是主要衡量准则。为提高跟踪精度，本文将跟踪问题表述为从量测到目标状态的回归模型，提出一种基于改进深度前馈神经网络（MDFNN）的跟踪算法。所提MDFNN跟踪算法引入一种滤波层来描述输入量测序列的时序关系，并分析了最优量测序列长度。仿真和实测的外辐射源雷达数据测试表明，在所考虑的场景下，所提算法跟踪精度优于基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和递归神经网络（RNN）的跟踪方法。

关键词：深度前馈神经网络；滤波层；外辐射源雷达；目标跟踪；跟踪精度

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复杂形状的扩展目标联合跟踪与分类 Research Articles

王丽萍,占荣辉,黄源,张军,庄钊文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 839-861 doi: 10.1631/FITEE.2000061

摘要：本文解决具有复杂形状的单扩展目标联合跟踪与分类（joint tracking and classification, JTC）问题。仿真结果表明：（1）与基于随机矩阵模型的JTC算法相比，所提JTC-RHM方法能更准确地对不同形状、相似大小的目标进行分类；（2）与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比，所提算法对目标状态性能估计更优；

关键词：扩展目标；傅里叶描述子；联合跟踪与分类；随机超曲面模型；伯努利滤波器

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基于互信息的水下无线传感器网络目标跟踪与加权融合 None

Duo ZHANG, Mei-qin LIU, Sen-lin ZHANG, Zhen FAN, Qun-fei ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 544-556 doi: 10.1631/FITEE.1601695

摘要：水下无线传感器网络为水下目标跟踪问题提供了可靠有效支持，但水下网络能量和带宽资源有限，只能选择一部分节点参与跟踪任务。融合中心通过收集、融合各个传感器发送的量测进行目标跟踪，因此设计更好的融合权值极为重要。针对水下目标跟踪中的加权融合问题，首先通过计算量测与目标状态之间的互信息，利用互信息衡量融合权重；其次利用互信息融合权重设计一种新的多传感器加权粒子滤波算法，利用克拉美罗（Cramer-Rao）下界设计节点选择方案，以提高跟踪算法效率；最后通过仿真实验对算法进行验证。

关键词：目标跟踪；加权融合；互信息；节点选择；水下无线传感器网络

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卫星跟踪和全球条约为解决塑料垃圾问题开辟了新途径

Sean O'Neill

《工程（英文）》 2022年第17卷第10期页码 3-6 doi: 10.1016/j.eng.2022.08.004

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水下移动传感器网络的高能效节点定位和目标跟踪 None

Hua-yan CHEN, Mei-qin LIU, Sen-lin ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第8期页码 999-1012 doi: 10.1631/FITEE.1700598

摘要：因此，UMSNs是远海环境下实现短期、迅速、大范围组网监测跟踪的有效手段。UMSNs目标跟踪的挑战在于高精度的目标跟踪效果需要以高精度的实时节点定位为前提，而UMSNs的节点位置是不断变化的。为减少UMSNs目标跟踪过程中节点定位所消耗能量，利用节点移动在时间空间的相关性，结合多步Levinson-Durbin线性预测算法提出高精度的长周期节点位置预测算法（HLMP）。根据目标跟踪过程中节点与目标的相关性，提出同时定位跟踪算法（SLAT），进一步提高节点的定位精度。仿真结果表明，HLMP算法能够在低能耗的情况下显着提高定位精度，SLAT算法进一步降低节点定位误差。更高的定位精度将同步提高目标跟踪性能。

关键词：水下移动传感器网络；高能效；节点定位；目标跟踪

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标题作者时间类型操作

一种跟踪性能不占优的多无人机协同目标跟踪方法

郑之,蔡舜诚

期刊论文

Actor-Critic强化学习算法及其在开发基于计算机视觉的界面跟踪中的应用

Oguzhan Dogru, Kirubakaran Velswamy, 黄彪

期刊论文

基于神经网络的虚拟企业跟踪评价系统

王硕,唐小我

期刊论文