Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation: The Histogram Probabilistic Multi-hypothesis Tracker: Theory and Applications - Couverture souple
Livre 135 sur 180: Signals and Communication Technology
Synopsis
Presents the only complete reference for the Probabilistic Multi-Hypothesis Tracker (PMHT)–algorithm
Offers an accessible introduction to the method, including an intuitive derivation
Provides application examples
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À propos de l?auteur
Samuel Davey studied engineering and mathematics at the University of Adelaide, culminating with a Ph.D. in signal processing in 2003. He has worked for the Defence Science and Technology Group, Australia, since 1995 in the areas of target tracking, tracker performance assessment, and multi-sensor
fusion; he is currently Group Leader, Geophysical Phenomenology and Performance Assessment. He is also a Visiting Research Fellow at the University of Adelaide, a senior member of the IEEE, and an associate editor of IEEE Signal Processing Letters. He is a co-author of the book Bayesian Methods in the Search for MH370. He received the 2011 JP LeCadre award for the best paper at the International Conference on Information Fusion and the 2012 DST Science and Engineering Excellence award for work on H-PMHT that led to this book.
Han Gaetjens received an Honours degree in Mathematics from the University of South Australia in 2007 and the Ph.D. from the University of Adelaide in 2015. She has worked for the Defence Science and Technology Group, Australia, since 2007.
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Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation
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Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Dez 2018, 2018
ISBN 10 : 9811339716
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a detailed description of the histogram probabilistic multi-hypothesis tracker (H-PMHT), providing an accessible and intuitive introduction to the mathematical mechanics of H-PMHT as well as a definitive reference source for the existing literature on the method. Beginning with basic concepts, the authors then move on to address extensions of the method to a broad class of tracking problems. The latter chapters present applications using recorded data from experimental radar, sonar and video sensor systems. 376 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789811339714
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Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation : The Histogram Probabilistic Multi-hypothesis Tracker: Theory and Applications
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Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation
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Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation : The Histogram Probabilistic Multi-hypothesis Tracker: Theory and Applications
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Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation | The Histogram Probabilistic Multi-hypothesis Tracker: Theory and Applications
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Taschenbuch. Etat : Neu. Track-Before-Detect Using Expectation Maximisation | The Histogram Probabilistic Multi-hypothesis Tracker: Theory and Applications | Samuel J. Davey (u. a.) | Taschenbuch | xxi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811339714 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 116529973
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers a detailed description of the histogram probabilistic multi-hypothesis tracker (H-PMHT), providing an accessible and intuitive introduction to the mathematical mechanics of H-PMHT as well as a definitive reference source for the existing literature on the method. Beginning with basic concepts, the authors then move on to address extensions of the method to a broad class of tracking problems. The latter chapters present applications using recorded data from experimental radar, sonar and video sensor systems. N° de réf. du vendeur 9789811339714
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Track-before-detect Using Expectation Maximisation: The Histogram Probabilistic Multi-hypothesis Tracker: Theory and Applications
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Paperback. Etat : Brand New. reprint edition. 376 pages. 9.25x6.10x0.85 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur zk9811339716
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