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恒定导通率矩形目标的运动模型
updatedstates = ctrect(状态)
updatedstates = ctrect(州,DT)
updatedstates = ctrect(状态,W,DT)
updatedstates= ctrect(状态)从目前的矩形返回更新后的矩形状态状态基于所述矩形目标的运动模型。默认时间步长为1秒。
updatedstates= ctrect(状态)
updatedstates
状态
updatedstates= ctrect(状态,DT)指定的时间步骤中,DT, 片刻之间。
updatedstates= ctrect(状态,DT)
DT
例
updatedstates= ctrect(状态,w ^,DT)另外指定的过程噪声,w ^。
updatedstates= ctrect(状态,w ^,DT)
w ^
全部收缩
限定矩形状态。
状态= [1 2 2 30 1 4.7 1.8]。
预测状态DT= 1第二正向使用缺省语法。
状态= ctrect(状态,0.1)
状态=1×71.1731 2.1002 2.0000 30.1000 1.0000 4.7000 1.8000
预测的状态DT = 0.1第二前进没有噪声。
状态=1×71.3461 2.2006 2.0000 30.2000 1.0000 4.7000 1.8000
预测状态DT= 0.1与噪声第二前进。
状态= ctrect(状态,0.01,0.1)
状态=1×71.5189 2.3014 2.0010 30.3000 1.0010 4.7000 1.8000
定义一个状态矩阵。
状态= [1 3 4 -1 2 10 5 3 1.3 1 1.3 2.1 30 0 -30; 4.7 3.4 4.5; 1.8 2 3];
预测状态DT=1秒前进。
状态= ctrect(状态)
状态=7×35.7516 5.9992 5.2528 0.3625 2.0681 9.7131 5.0000 3.0000 1.3000 31.0000 1.3000 -27.9000 30.0000 0.0000 -30.0000 4.7000 3.4000 4.5000 1.8000 2.0000 3.0000
预测状态DT=0.1秒超前无噪音。
状态= ctrect(州,0.1)
状态=7×36.1732 6.2992 5.3660 0.6311 2.0749 9.6493 5.0000 3.0000 1.3000 34.0000 1.3000 -30.9000 30.0000 0.0000 -30.0000 4.7000 3.4000 4.5000 1.8000 2.0000 3.0000
预测状态DT=0.1秒提前与噪声。
状态= ctrect(州,0.1 * randn(2,3),0.1)
状态=7×36.5805 6.5979 5.4759 0.9216 2.0816 9.5795 5.0054 2.9774 1.3032 37.0009 1.3004 -33.9007 30.0183 0.0086 -30.0131 4.7000 3.4000 4.5000 1.8000 2.0000 3.0000
当前矩形的状态,指定为1×7实值向量,7×1实值向量,或7逐ñ实值矩阵,其中ñ是状态的数量。七维矩形目标状态被定义为[X;ÿ;小号;θ;ω;大号;w ^]:
在矩形中心的位置X方向
在矩形中心的位置ÿ方向
速度在前进方向
相对于矩形的取向角X方向
打开率
矩形的长度
矩形的宽度
例:[1; 2; 2; 30; 1; 4.7; 1.8]
[1; 2; 2; 30; 1; 4.7; 1.8]
数据类型:单|双
单
双
时间步长,指定为第二真实值正标量。
过程噪声,指定为2逐ñ实值矩阵,其中ñ在被指定的状态数状态输入。如果指定为一个标量,它膨胀到2逐ñ与所有元素矩阵等于所述标量。矩阵的第一行指定在加速度过程噪声(米/秒2)。第二行指定了摇摆加速度(度/秒的处理噪声2)。
更新状态,指定为1×7实值向量,一个7×1实值向量,或7逐ñ实值矩阵,其中ñ是状态的数量。尺寸和设置updatedstates输出是完全一样的那些的状态输入。
ctrectcorners|ctrectjac|ctrectmeas|ctrectmeasjac|gmphd|initctrectgmphd|trackerPHD
ctrectcorners
ctrectjac
ctrectmeas
ctrectmeasjac
gmphd
initctrectgmphd
trackerPHD
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