基于被动多传感器的机动目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·目标跟踪研究现状 | 第9-10页 |
| ·数据关联研究现状 | 第10-11页 |
| ·随机集理论研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 机动目标跟踪模型 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·运动模型基础 | 第14-17页 |
| ·匀速和匀加速运动模型 | 第14-15页 |
| ·一阶时间相关模型 | 第15-16页 |
| ·目标转弯模型 | 第16-17页 |
| ·多模型算法 | 第17-23页 |
| ·自主多模型 | 第17页 |
| ·广义伪贝叶斯 | 第17-19页 |
| ·交互式多模型 | 第19-20页 |
| ·实验结果及分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 单机动目标跟踪算法 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·基于维特比的 IMM 算法 | 第24-32页 |
| ·维特比算法原理 | 第24-25页 |
| ·IMM-EV 算法 | 第25-28页 |
| ·切换 IMM-EV 算法 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-32页 |
| ·基于 GMM 的机动目标跟踪算法 | 第32-37页 |
| ·GMM 目标跟踪建模 | 第32-34页 |
| ·高斯混合缩减算法 | 第34-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-40页 |
| 第四章 基于数据关联的多机动目标跟踪算法 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基于 PDA 的交互式多模型算法 | 第40-46页 |
| ·PDA 原理 | 第40-41页 |
| ·IMM-PDA 算法 | 第41-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·基于 MCMC 的交互式多模型算法 | 第46-54页 |
| ·MCMC 原理 | 第46页 |
| ·IMM-MCMC 算法 | 第46-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于 PHD 的多机动目标跟踪算法 | 第56-72页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·随机集与 PHD | 第56-58页 |
| ·基于多模型粒子 PHD 的滤波算法 | 第58-66页 |
| ·多模型 PHD | 第58-60页 |
| ·粒子实现 | 第60-61页 |
| ·改进的 MMPHD 算法 | 第61-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-66页 |
| ·基于交叉熵的 PHD 航迹维持算法 | 第66-71页 |
| ·交叉熵理论 | 第66-67页 |
| ·基于交叉熵的估计与航迹关联 | 第67-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者在读期间的科研工作及研究成果 | 第80-81页 |
