Optimum Track to Track Fusion Using CMA-ES and LSTM Techniques
This paper presents two different methods for track-to-track fusion of drone tracks. The sensors are unbiased radars with fixed locations. The first method uses an offline technique based on a global optimizer called the CMA-ES algorithm and the second one uses LSTM in its different forms to learn t...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Fares, Samar (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Seghrouchni, Amal El Fallah (author), Barbaresco, Frederic (author), Abu Zitar, Raed (author) |
| منشور في: |
2024
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://depot.sorbonne.ae/handle/20.500.12458/1594 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Multi-Target Tracking Resources Allocation Using Multi-Agent Modeling and Auction Algorithm
حسب: De Rochechouart, Maxence
منشور في: (2023) -
Drone Tracking Based on the Fusion of Staring Radar and Camera Data: An Experimental Study
حسب: De Rouchechouart, Maxence
منشور في: (2023) -
Drones Tracking Adaptation Using Reinforcement Learning: Proximal Policy optimization
حسب: Alhadhrami, Esra Ebrahim
منشور في: (2023) -
Resources Allocation for Drones Tracking Utilizing Agent-Based Proximity Policy Optimization
حسب: De Rochechouart, Maxence
منشور في: (2023) -
Vigilance Assessment Using EEG and Eye Tracking Data Fusion
حسب: Abu Farha, Nadia Khalil Mohammad
منشور في: (2021)