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多目标测向定位跟踪技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第13-17页
    1.1 课题研究背景及意义第13页
    1.2 研究历史和现状第13-15页
    1.3 本文的研究内容和结构安排第15-17页
第二章 多目标测向交叉定位技术第17-27页
    2.1 引言第17页
    2.2 测向交叉定位第17-20页
        2.2.1 基本原理第17-19页
        2.2.2 仿真分析第19-20页
    2.3 多目标的测向交叉定位第20-21页
    2.4 鬼点的去除第21-25页
        2.4.1 Hough变换去鬼点的原理第21-22页
        2.4.2 改进的Hough变换第22-23页
        2.4.3 仿真分析第23-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第三章 多目标跟踪技术第27-45页
    3.1 引言第27页
    3.2 多目标跟踪的基本原理第27-28页
    3.3 跟踪波门的设置第28-30页
    3.4 数据关联算法第30-36页
        3.4.1 最近邻域法第31页
        3.4.2 概率数据关联第31-32页
        3.4.3 联合概率数据关联第32-33页
        3.4.4 优化的最近邻法第33-36页
    3.5 航迹起始算法第36-39页
        3.5.1 直观法第36-37页
        3.5.2 逻辑法第37-38页
        3.5.3 Hough变换法第38-39页
    3.6 搜索法第39-43页
        3.6.1 搜索法的基本原理第39-40页
        3.6.2 搜索法的步骤第40-41页
        3.6.3 临时航迹形成准则第41-42页
        3.6.4 最优准则第42页
        3.6.5 仿真分析第42-43页
    3.7 本章小结第43-45页
第四章 跟踪滤波算法第45-65页
    4.1 引言第45页
    4.2 目标的运动模型第45-48页
    4.3 卡尔曼滤波(KF)第48-54页
        4.3.1 基本原理第48-50页
        4.3.2 多目标跟踪中的卡尔曼滤波第50-52页
        4.3.3 仿真分析第52-54页
    4.4 扩展卡尔曼滤波(EKF)第54-59页
        4.4.1 基本原理第54-56页
        4.4.2 多目标跟踪中的扩展卡尔曼滤波第56-57页
        4.4.3 仿真分析第57-59页
    4.5 粒子滤波(PF)第59-64页
        4.5.1 贝叶斯最优估计第59-60页
        4.5.2 蒙特卡罗采样第60-61页
        4.5.3 重要性密度函数第61-62页
        4.5.4 标准粒子滤波第62-64页
    4.6 本章小结第64-65页
第五章 论文总结与展望第65-67页
    5.1 论文总结第65-66页
    5.2 论文展望第66-67页
参考文献第67-69页
致谢第69-71页
作者简介第71-72页
    1. 基本情况第71页
    2. 教育背景第71页
    3. 攻读硕士期间的研究成果第71-72页
        3.1 发表学术论文第71页
        3.2 参与科研项目第71-72页

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