摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
1. 绪论 | 第9-15页 |
·研究的目的与意义 | 第9页 |
·目标跟踪算法的研究现状 | 第9-12页 |
·单机动目标跟踪的基本原理 | 第12-13页 |
·机动检测与机动辨识 | 第13-14页 |
·本文所要研究的工作及论文结构安排 | 第14-15页 |
2. 机动目标运动模型 | 第15-25页 |
·概述 | 第15页 |
·坐标系的建立 | 第15-17页 |
·常用的机动目标运动模型 | 第17-21页 |
·机动目标运动模型概述 | 第17页 |
·常速和常加速模型 | 第17-18页 |
·一阶时间相关模型(singer 模型) | 第18-19页 |
·“当前”统计模型 | 第19-21页 |
·量测模型 | 第21-23页 |
·量测坐标系的选择 | 第21-22页 |
·量测模型的表示 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
3. 卡尔曼滤波算法及非线性系统滤波算法 | 第25-42页 |
·概述 | 第25页 |
·估计理论和方法 | 第25-27页 |
·卡尔曼滤波 | 第27-29页 |
·非线性系统的滤波 | 第29-38页 |
·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第30-33页 |
·UKF 滤波 | 第33-38页 |
·UT 变换 | 第33-36页 |
·UKF | 第36-38页 |
·其它的非线性滤波 | 第38-40页 |
·滤波的发散及其克服方法 | 第40-41页 |
·模型误差引起的滤波发散问题及其克服方法 | 第40页 |
·关于计算误差引起的滤波发散问题及其克服方法 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
4. 基于 EKF 和 UKF 滤波算法的单机动目标跟踪 | 第42-58页 |
·运动模型的推导 | 第42-45页 |
·机动目标跟踪中的 UKF 滤波算法 | 第45-47页 |
·基于 UKF 滤波算法的仿真试验 | 第47-52页 |
·基于 EKF 和 UKF 滤波算法对比的仿真试验研究 | 第52-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
5. 总结与展望 | 第58-59页 |
·论文的研究成果 | 第58页 |
·尚待研究的问题 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
致谢 | 第63页 |