雷达目标跟踪性能提升的算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·多传感器信息融合技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 常用目标跟踪和数据融合理论 | 第17-37页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·滤波算法 | 第17-22页 |
| ·Kalman 滤波(KF) | 第17-20页 |
| ·扩展Kalman 滤波(EKF) | 第20-22页 |
| ·数据关联 | 第22-26页 |
| ·概率数据关联方法(PDA) | 第23-24页 |
| ·联合概率数据关联方法(JPDA) | 第24-26页 |
| ·数据融合理论 | 第26-31页 |
| ·多传感器目标跟踪基本原理 | 第27页 |
| ·分布式多传感器数据融合处理流程 | 第27-31页 |
| ·分布式多传感器航迹关联融合 | 第31-36页 |
| ·分布式航迹关联 | 第32-33页 |
| ·分布式航迹融合 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 同类多传感器航迹关联与融合跟踪 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·航迹起始算法研究 | 第37-40页 |
| ·航迹起始步骤 | 第38页 |
| ·航迹起始算法描述 | 第38-40页 |
| ·分布式双门限航迹关联算法研究 | 第40-42页 |
| ·两雷达基于双门限航迹关联与航迹融合 | 第42-47页 |
| ·算法结构流程图 | 第42-43页 |
| ·仿真情景 | 第43-44页 |
| ·仿真结果 | 第44-46页 |
| ·应用实例 | 第46-47页 |
| ·基于伪测量信息IMM 滤波融合的分布式工程实现 | 第47-50页 |
| ·IMM 航迹融合滤波算法描述 | 第47-48页 |
| ·工程实现情景 | 第48页 |
| ·工程实现主要步骤 | 第48-49页 |
| ·工程场景实现跟踪图 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 雷达与红外基于数据融合跟踪 | 第51-66页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·目标运动状态模型 | 第51-53页 |
| ·系统结构框图 | 第53页 |
| ·空间配准、时间配准 | 第53-55页 |
| ·空间配准 | 第54页 |
| ·时间配准 | 第54-55页 |
| ·算法描述 | 第55-61页 |
| ·单雷达机动目标跟踪 | 第55-60页 |
| ·雷达与红外基于数据融合跟踪 | 第60-61页 |
| ·仿真情景及仿真结果 | 第61-64页 |
| ·仿真情景 | 第61-62页 |
| ·仿真结果分析 | 第62-64页 |
| ·应用实例 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·未来展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73-74页 |
| 详细摘要 | 第74-77页 |
