initcaggiwphd

创建恒定加速度ggiwphd过滤器

语法

博士= initcaggiwphd

博士= initcaggiwphd(检测)

描述

博士学位= initcaggiwphd初始化一个恒定的加速度ggiwphd过滤器中没有零组件。

博士学位= initcaggiwphd (检测)初始化一个恒定的加速度ggiwphd基于目标检测提供的信息过滤，检测。函数初始化一个恒定的加速度状态，使用相同的约定constacc和cameas,(x;v_x;一个_x;y;v_y;一个_y;z;v_z;一个_z].

请注意

这个初始化函数不兼容trackerGNN,trackerJPDA,trackerTOMHT系统对象。

例子

全部折叠

初始化常加速度ggiwphd滤波器

打开生活的脚本

考虑一个位于位置[1;2;3]的物体，其探测范围均匀地分布在其周围。在x、y、z三个方向上，区段大小分别为1.2、2.3、3.5。

检测=细胞(20日1);位置= [1,2,3];尺寸= (1.2;2.3;3.5);rng (2018)%可重复的结果尺寸=位置+尺寸。*(1 + 2 *兰德(20));为i = 1:20 detections{i} = objectDetection(0,measurements(:，i));结束

初始化一个恒定加速度ggiwphd过滤器与生成的检测。

博士= initcaggiwphd(检测);

检查过滤器的位置估计值是否与测量值的平均值相同。

州= phd.States

州=9×11.2856 0 0 1.9950 0 0 2.9779 0 0

measurementMean =意味着(测量,2)

measurementMean =3×11.2856 1.9950 2.9779

检查检测的范围和预期数量。

程度上= phd.ScaleMatrices /(博士学位。DegreesOfFreedom - 4)

程度上=3×31.4603 0.0885 -0.2403 0.0885 3.0050 -0.0225 -0.2403 -0.0225 4.8365

expDetections = phd.Shapes / phd.Rates

expDetections = 20

输入参数

全部折叠

`检测`- - - - - -对象检测
单元阵列的`objectDetection`对象

对象检测，指定为单元格数组objectDetection对象。您可以创建检测直接，或者可以获得检测从输出的传感器对象，如radarSensor,monostaticRadarSensor,irSensor,sonarSensor。

例子:检测=目标检测(0，[1;4.5;3]，‘measurement rementnoise’，[1.0 0 0;2.0 0 0;0 0 1.5])

输出参数

全部折叠

`博士学位`- - - - - -`ggiwphd`过滤器
`ggiwphd`对象

ggiwphd过滤器，作为a返回ggiwphd对象。

算法

您可以使用initcaggiwphd随着FilterInitializationFcn的属性trackingSensorConfiguration。
当探测作为输入提供时，函数在反映探测平均值的密度上增加一个分量。当在没有任何输入的情况下调用函数时，初始化的过滤器的密度中没有任何组件。
该函数使用度量值的扩展来描述逆- wishart分布。
该函数使用检测次数来描述伽马分布。
该函数通过假设加速度变化率的单位标准差来配置滤波器的过程噪声。
该函数在过滤器中最多指定500个组件。