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基于信息融合的多传感器多目标跟踪算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·课题研究背景及意义第12-13页
   ·集中式多传感器多目标跟踪算法第13-15页
     ·基于状态估计的多传感器多目标跟踪算法第13-14页
     ·融合多源信息的多传感器多目标跟踪算法第14-15页
   ·本文的主要工作及内容安排第15-17页
第二章 集中式多雷达多目标跟踪算法第17-37页
   ·引言第17页
   ·常用的次优量测数据关联算法简介第17-23页
     ·联合概率数据关联算法第17-20页
       ·概率数据关联算法第17-19页
       ·联合概率数据关联算法第19-20页
     ·广义概率数据关联算法第20-23页
       ·单传感器广义概率数据关联算法第20-22页
       ·多传感器广义概率数据关联算法第22-23页
   ·一种新的最优分配算法第23-25页
   ·新最优分配算法的改进算法第25-27页
     ·IOA 算法的思想第25-27页
     ·IOA 算法的步骤第27页
   ·基于新最优分配算法的广义概率数据关联算法第27-28页
   ·仿真分析第28-36页
     ·OA 算法与 SMS-GPDA 算法的比较第28-31页
     ·IOA 算法与 OA 算法的比较第31-33页
     ·OA-GPDA 算法与 OA 算法的比较第33-35页
     ·算法运行时间的比较第35-36页
   ·小结第36-37页
第三章 融合多源信息的多雷达多目标跟踪算法第37-56页
   ·引言第37页
   ·融合多源信息的几种次优数据关联算法第37-43页
     ·融合多源信息的概率数据关联算法第37-41页
       ·D-S 证据理论简介第38-39页
       ·融合多特征信息的概率数据互联算法第39-41页
     ·融合多源信息的联合概率数据关联算法(MFJPDA)第41-42页
       ·MFJPDA 算法的思想第41页
       ·融合多源信息的 JPDA 算法第41-42页
     ·融合多源信息的广义概率数据关联算法(MFGPDA)第42-43页
       ·MFIGPDA 算法的思想第42页
       ·MFIGPDA 算法的步骤第42-43页
   ·融合多源信息的最优分配算法第43-46页
     ·融合多源信息的最优分配算法第43-45页
       ·融合多源信息的单传感器多目标点迹最优关联算法第43-44页
       ·融合多源信息的最优分配算法第44-45页
       ·融合多源信息的多传感器多目标跟踪第45页
     ·融合多源信息的改进的最优分配算法第45-46页
   ·仿真分析第46-55页
     ·MFIPDA 算法与 PDA 算法的比较第46-48页
     ·MFIJPDA 算法、MFIGPDA 算法、JPDA 算法、GPDA 算法的比较第48-50页
     ·MFIOA 算法与 OA 算法的比较第50-51页
     ·MFIIOA 算法与 IOA 算法的比较第51-52页
     ·OA-GPDA 算法、MFIOA 算法与 MFIIOA 算法的比较第52-54页
     ·算法运行时间的比较第54-55页
   ·小结第55-56页
第四章 集中式多被动传感器多目标跟踪算法第56-73页
   ·引言第56页
   ·一种新的多被动传感器多目标跟踪算法第56-60页
     ·传统三维分配算法模型简介第57-58页
     ·新三维分配算法模型第58-60页
   ·融合航向信息的新三维分配算法第60-62页
   ·基于新三维分配算法的改进算法第62页
   ·基于新三维分配算法的广义概率数据关联算法第62-63页
   ·仿真分析第63-72页
     ·SD 算法与 NSD 算法的比较第63-65页
     ·NSD 算法与 FHNSD 算法的比较第65-67页
     ·NSD 算法与 INSD 算法的比较第67-69页
     ·NSD 算法与 NSDGPDA 算法的比较第69-71页
     ·算法运行时间的比较第71-72页
   ·小结第72-73页
第五章 总结与展望第73-76页
   ·总结第73-74页
   ·展望第74-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第82页

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