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分布式舰载雷达目标跟踪和数据融合仿真

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题的背景及研究意义第8-9页
    1.2 国内外的研究现状及分析第9-12页
        1.2.1 非线性滤波的发展概述第9-10页
        1.2.2 数据关联的发展概述第10-11页
        1.2.3 航迹关联的发展概述第11-12页
        1.2.4 航迹融合第12页
    1.3 本课题的主要研究内容第12-13页
    1.4 本文结构第13-14页
第2章 目标跟踪中的状态估计第14-32页
    2.1 前言第14页
    2.2 卡尔曼滤波器(KF)第14-16页
    2.3 扩展卡尔曼滤波(EKF)第16-18页
    2.4 不敏卡尔曼滤波第18-24页
    2.5 联合概率数据关联(JPDA)算法第24-31页
        2.5.1 JPDA 算法的基本模型第24-26页
        2.5.2 联合事件概率的计算第26-27页
        2.5.3 状态估计协方差的计算第27-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 分布式多舰载地波超视距雷达融合算法研究第32-47页
    3.1 引言第32页
    3.2 基于 UKF 滤波的联合概率关联算法第32-35页
        3.2.1 多目标跟踪第32-34页
        3.2.2 UKF 滤波器第34-35页
    3.3 航迹关联算法研究第35-42页
        3.3.1 加权航迹关联算法第37页
        3.3.2 序贯航迹关联算法第37-38页
        3.3.3 基于曲线拟合的航迹关联算法第38-40页
        3.3.4 航迹关联算法的性能比较第40-42页
    3.4 航迹融合算法的研究第42-45页
        3.4.1 简单凸组合(SF)融合算法第42-43页
        3.4.2 协方差加权航迹融合(WCF)算法第43-44页
        3.4.3 无反馈的最优分布式航迹融合算法第44-45页
    3.5 本章小结第45-47页
第4章 分布式多舰载雷达融合算法仿真及性能分析第47-59页
    4.1 引言第47页
    4.2 仿真结果及性能分析第47-54页
        4.2.1 JPDA/UKF 算法第47-50页
        4.2.2 分布式舰载雷达航迹融合算法的性能比较第50-54页
    4.3 分布式对 DMS-SWR 系统跟踪精度的影响第54-57页
    4.4 本章小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第65-67页
致谢第67页

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