Метод Двухэтапного Совместного Оценивания Информационных Символов И Частотной Характеристики Канала В Системах Связи С OFDM

Мирончук, Александр Юрьевич; Шпилька, Александр Александрович; Жук, Сергей Яковлевич

doi:10.20535/s002134702008004x

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 16 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…При обробленні координатної інформації про рух маневруючих об'єктів однією з ключових задач є фільтрація параметрів руху. За відомих параметрів маневру об'єкта для вирішення цієї задачі використовують одномодельний дискретний фільтр Калмана [20]- [22]. В реальних умовах параметри маневру об'єкта зазвичай не відомі, тому в таких випадках для опису об'єкта використовуються дискретні динамічні системи, параметри чи структура яких відомі з точністю до набору гіпотез, і змінюються стрибкоподібно в випадкові моменти часу.…”

Section: алгоритми супроводження маневруючого об'єктаunclassified

Analysis of Detection and Tracking Algorithms of Dot Objects in Video Stream

Malenchyk¹,

Myronchuk²,

Neuimin³

2022

VVPI

View full text Add to dashboard Cite

Комп'ютерний зір є актуальною технологією, оскільки він дозволяє машині, враховуючи дані з датчиків, самостійно ухвалювати рішення як реагувати на зовнішні чинники. Однією з можливих задач, які має розв'язувати комп'ютерний зір, є автоматичне виявлення та супроводження точкових об'єктів. Для цього на практиці часто використовується система відеоспостереження, що дозволяє отримати відеопотік місця огляду. Методи цифрової обробки зображення дозволяють надійно та своєчасно виявляти та супроводжувати різні об'єкти. Позаяк точковий об'єкт маневрений, то алгоритм виявлення повинен бути швидким і надійним, щоб уникнути хибних виявлень, що призводить до ускладнення таких алгоритмів. В роботі подано огляд відомих методів виявлення об'єктів та їхнього супроводження. Наведено переваги і недоліки методів, заснованих на принципі «виявлення до супроводження» та «супроводження до виявлення». Методи, які ґрунтуються на принципі «виявлення до супроводження», виявляють об'єкт у кожному кадрі, тому не потребують додаткового накопичення інформації про параметри шуканого об'єкта, після чого отримані результати передаються на оброблення за алгоритмом супроводження. Методи, що базуються на принципі «супроводження до виявлення», спочатку накопичують певну кількість кадрів для визначення траєкторії об'єкта, після чого за результатами обробки декількох кадрів ухвалюється рішення про виявлення об'єкта. Це призводить до затримки в отриманні результатів. Розглянуто методи супроводження об'єктів. Такі методи базуються на обробленні координатної інформації про рух об'єктів. Однією з ключових задач для супроводження є фільтрація параметрів руху об'єкта. Для оцінювання стану і управління динамічною системою з випадковою структурою доцільно застосувати апарат змішаних марківських процесів в дискретному часі. Розглянуто такі алгоритми траєкторної фільтрації: автономний багатомодельний алгоритм, узагальнений псевдобаєсівський алгоритм першого порядку, узагальнений псевдобаєсівський алгоритм другого порядку, багатомодельний алгоритм з міжмодельною взаємодією. Ключові слова: виявлення об'єктів, супроводження об'єктів, точковий об'єкт, фон, шум, комп'ютерний зір.

show abstract

Section: алгоритми супроводження маневруючого об'єктаunclassified