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机动目标跟踪及无迹滤波(UKF)的相关应用研究

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

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