基于非线性非高斯滤波的目标跟踪研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·论文的研究背景 | 第13-14页 |
| ·滤波理论的发展现状 | 第14-21页 |
| ·局部逼近滤波 | 第14-17页 |
| ·全局最优方法 | 第17-21页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 高斯滤波概论 | 第23-39页 |
| ·动态状态空间模型与贝叶斯统计 | 第23-25页 |
| ·卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波 | 第25-27页 |
| ·KF算法 | 第25页 |
| ·EKF算法 | 第25-26页 |
| ·IEKF算法 | 第26-27页 |
| ·Unscented卡尔曼滤波 | 第27-30页 |
| ·UT变换 | 第27-28页 |
| ·UKF算法 | 第28-29页 |
| ·最小偏差单形Sigma点采样 | 第29-30页 |
| ·球面单纯Sigma点采样 | 第30页 |
| ·DDF滤波算法 | 第30-34页 |
| ·斯特林内插公式 | 第31-33页 |
| ·DDF算法 | 第33-34页 |
| ·GHQ-KF滤波算法 | 第34-38页 |
| ·Gauss-Hermite积分 | 第34-36页 |
| ·GHQ-KF算法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 非高斯滤波概论 | 第39-53页 |
| ·高斯和滤波算法 | 第39-42页 |
| ·高斯和理论 | 第39-40页 |
| ·GSF算法 | 第40-42页 |
| ·粒子滤波 | 第42-46页 |
| ·Monte Carlo方法初步 | 第42-43页 |
| ·重要性采样重采样 | 第43-46页 |
| ·PF算法 | 第46页 |
| ·条件均值滤波 | 第46-51页 |
| ·ACM思想 | 第46-50页 |
| ·高斯ACM算法 | 第50页 |
| ·非高斯ACM算法 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于DDF与ACM-KF的滤波算法 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·问题描述 | 第53-54页 |
| ·主要结论 | 第54-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-61页 |
| ·一维非线性非高斯DSSM | 第55-57页 |
| ·带闪烁噪声(Glint Noise)的跟踪实例 | 第57-61页 |
| ·结果分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于DDF与GSF的滤波算法 | 第63-75页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·问题描述 | 第64页 |
| ·主要结论 | 第64-68页 |
| ·仿真实验 | 第68-73页 |
| ·一维非线性非高斯DSSM | 第68-69页 |
| ·带闪烁噪声的跟踪实例 | 第69-73页 |
| ·结果分析 | 第73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·论文总结 | 第75页 |
| ·课题展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第86页 |
