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9781025123486 - Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter de Petrucci, David J (12 resultados)
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 21,25
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Idioma: Inglés
Publicado por Creative Media Partners, LLC, 2025
ISBN 10: 1025123484 ISBN 13: 9781025123486
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 21,85
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 20,76
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Idioma: Inglés
Publicado por Creative Media Partners, LLC, 2025
ISBN 10: 1025123484 ISBN 13: 9781025123486
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 19,66
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 23,69
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 28,29
Envío por EUR 17,24
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Idioma: Inglés
Publicado por Creative Media Partners, LLC Mai 2025, 2025
ISBN 10: 1025123484 ISBN 13: 9781025123486
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 27,05
Envío por EUR 61,39
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware.
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 26,24
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 32,17
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 27,10
Envío por EUR 9,95
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
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Gaussian Mixture Reduction for Bayesian Target Tracking in Clutter (Paperback)
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 23,66
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. The Bayesian solution for tracking a target in clutter results naturally in a target state Gaussian mixture probability density function (pdf) which is a sum of weighted Gaussian pdfs, or mixture components. As new tracking measurements are received, the number of mixture components increases without bound, and eventually a reduced-component approximation of the original Gaussian mixture pdf is necessary to evaluate the target state pdf efficiently while maintaining good tracking performance. Many approximation methods exist, but these methods are either ad hoc or use rather crude approximation techniques. Recent studies have shown that a measure-function-based mixture reduction algorithm (MRA) may be used to generate a high-quality reduced-component approximation to the original target state Gaussian mixture pdf. To date, the Integral Square Error (ISE) cost-function-based MRA has been shown to provide better tracking performance than any previously published Bayesian tracking in heavy clutter algorithm. Research conducted for this thesis has led to the development of a new measure function, the Correlation Measure (CM), which gauges the similarity between a full- and reduced-component Gaussian mixture pdf. This new measure function is implemented in an MRA and tested in a simulated scenario of a single target in heavy clutter. Results indicate that the CM MRA provides slightly better performance than the ISE cost-function-based MRA, but only by a small margin.This work has been selected by scholars as being culturally important, and is part of the knowledge base of civilization as we know it. This work was reproduced from the original artifact, and remains as true to the original work as possible. Therefore, you will see the original copyright references, library stamps (as most of these works have been housed in our most important libraries around the world), and other notations in the work.This work is in the public domain in the United States of America, and possibly other nations. Within the United States, you may freely copy and distribute this work, as no entity (individual or corporate) has a copyright on the body of the work.As a reproduction of a historical artifact, this work may contain missing or blurred pages, poor pictures, errant marks, etc. Scholars believe, and we concur, that this work is important enough to be preserved, reproduced, and made generally available to the public. We appreciate your support of the preservation process, and thank you for being an important part of keeping this knowledge alive and relevant. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
