基于粒子预测的非线性状态目标跟踪算法

对目标状态进行可靠的估计,可以在相对较小搜索区域内完成对模板的搜索,提高跟踪的实时性。卡尔曼(Kalman)预测对线性高斯问题能够提供最优估计,而对目标模型、观测方程等要求的非线性、非高斯问题不再适用,针对此问题,提出利用基于蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法和贝叶斯估计的粒子滤波(Particle Filter)对非线性、非高斯问题进行位置预测。详细描述了基于粒子预测的目标跟踪算法,并给出实验仿真结果。

软交换标准协议与接口关系分析

介绍了软交换功能分层结构和软交换分层结构之间的接口类型及其使用的相应协议,并对H.323与SIP协议、MGCP与H.248/Megaco、BICC协议与SIP-T协议进行对比,分析了软交换标准协议与接口的关系。