面向强机动的目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 目标跟踪的基本要素 | 第15-35页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 量测模型 | 第15-17页 |
| 2.2.1 传感器坐标系 | 第15-16页 |
| 2.2.2 混合坐标系 | 第16-17页 |
| 2.2.3 直角坐标系 | 第17页 |
| 2.3 运动模型 | 第17-22页 |
| 2.3.1 CV模型 | 第17-18页 |
| 2.3.2 CA模型 | 第18-19页 |
| 2.3.3 Singer模型 | 第19-21页 |
| 2.3.4“当前”模型 | 第21-22页 |
| 2.4 滤波算法 | 第22-28页 |
| 2.4.1 卡尔曼滤波 | 第22-23页 |
| 2.4.2 扩展与无迹卡尔曼滤波 | 第23-26页 |
| 2.4.3 粒子滤波 | 第26-28页 |
| 2.5 交互多模型算法 | 第28-30页 |
| 2.6 仿真与分析 | 第30-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 调Q卡尔曼滤波器 | 第35-40页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 卡尔曼增益 | 第35-37页 |
| 3.3 调Q卡尔曼滤波器 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于DP-IMM的强机动目标跟踪算法 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 狄里克雷过程 | 第40-45页 |
| 4.2.1 狄里克雷过程的构造形式 | 第41-43页 |
| 4.2.2 狄里克雷过程混合模型 | 第43-45页 |
| 4.3 DP-IMM算法设计 | 第45-50页 |
| 4.3.1 DP-IMM系统框架 | 第45-46页 |
| 4.3.2 DPMM训练器 | 第46-50页 |
| 4.4 仿真与分析 | 第50-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附件 | 第63页 |
