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强机动目标自适应跟踪算法研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题背景及研究意义第11-12页
    1.2 机动目标跟踪技术及其发展现状第12-18页
        1.2.1 机动目标状态估计算法发展第13-14页
        1.2.2 机动目标的模型研究发展第14-17页
        1.2.3 多传感器数据融合技术发展第17-18页
    1.3 本文的主要工作第18-20页
第2章 机动目标跟踪原理第20-35页
    2.1 引言第20页
    2.2 强机动目标运动描述第20-22页
    2.3 一些强机动目标的运动模式第22-24页
    2.4 机动目标跟踪基本原理第24-32页
        2.4.1 卡尔曼滤波算法第25-28页
        2.4.2 强跟踪滤波算法第28-29页
        2.4.3 仿真分析第29-32页
    2.5 机动目标跟踪算法的性能指标第32-34页
    2.6 小结第34-35页
第3章 基于单模型的机动目标跟踪算法第35-74页
    3.1 引言第35页
    3.2 基本单模型机动目标跟踪算法第35-43页
        3.2.1 基本单模型目标跟踪算法介绍第37-39页
        3.2.2 仿真分析第39-43页
    3.3 参数调节的机动目标跟踪算法第43-66页
        3.3.1 机动检测与参数调整讨论第44-46页
        3.3.2 基于累积机动时间的机动频率自适应算法第46-50页
        3.3.3 基于 Sage-Husa 法的系统噪声方差自适应算法第50-53页
        3.3.4 二重滤波的系统噪声方差自适应算法第53-55页
        3.3.5 仿真分析第55-66页
    3.4 基于切向和法向加速的单模型算法第66-72页
        3.4.1 切向和法向加速模型第66-68页
        3.4.2 切向和法向加速模型算法流程第68页
        3.4.3 仿真分析第68-72页
    3.5 小结第72-74页
第4章 基于多模型的机动跟踪算法第74-105页
    4.1 引言第74页
    4.2 固定模型集的多模型目标跟踪方法第74-78页
        4.2.1 交互式多模型第75-78页
        4.2.2 模型集选择理论第78页
    4.3 变结构多模型目标跟踪方法第78-81页
    4.4 改进的变结构多模型目标跟踪方法第81-103页
        4.4.1 基于切向法向加速度的动态有向图方法第82-87页
        4.4.2 并行结构的有向图切换法第87-89页
        4.4.3 交叉结构的自适应网格法第89-94页
        4.4.4 仿真与分析第94-103页
    4.5 小结第103-105页
第5章 多传感器协同的机动目标跟踪算法第105-129页
    5.1 引言第105页
    5.2 强机动情况下的传感器融合算法第105-108页
        5.2.1 基本多传感器数据融合算法第106-107页
        5.2.2 测量噪声相关的数据融合方法第107-108页
    5.3 基于特征值分解的观测噪声相关融合算法第108-115页
        5.3.1 基于特征值分解的传感器解耦第109-111页
        5.3.2 序贯的特征值分解算法第111-112页
        5.3.3 运算复杂度分析第112-115页
    5.4 正交投影序贯融合法第115-120页
        5.4.1 观测噪声正交投影原理第115-117页
        5.4.2 正交投影解耦算法第117-119页
        5.4.3 正交投影 G 阵计算的简化第119-120页
    5.5 仿真与分析第120-123页
    5.6 多传感器的强机动目标自适应跟踪算法第123-128页
        5.6.1 多传感器的强机动目标自适应跟踪算法流程第123-124页
        5.6.2 关于传感器数目与跟踪精度的讨论第124-125页
        5.6.3 仿真分析第125-128页
    5.7 小结第128-129页
第6章 结束语第129-131页
参考文献第131-136页
致谢第136-137页
攻读硕士学位期间发表的论文第137页

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