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基于知识辅助的小目标跟踪算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 引言第9-17页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·知识辅助跟踪的研究动态第11-16页
     ·环境信息第11-14页
     ·目标特征信息第14-16页
   ·本文研究重点第16-17页
第二章 跟踪系统和目标跟踪算法第17-31页
   ·跟踪系统第17-20页
     ·航迹起始第17-18页
     ·航迹确认第18-19页
     ·航迹终止第19-20页
   ·运动模型第20-22页
     ·匀速直线运动第20-21页
     ·匀加速直线运动第21页
     ·协同转弯运动第21-22页
   ·数据关联和滤波第22-30页
     ·最近邻域关联算法第23-24页
     ·简化联合概率数据关联算法第24-26页
     ·最近领域简化联合概率数据关联算法第26-27页
     ·卡尔曼滤波第27-28页
     ·交互多模型第28-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 知识辅助跟踪第31-41页
   ·幅度信息辅助跟踪第31-36页
     ·回波模型第32-33页
     ·互联概率的修正第33-35页
     ·算法的调整第35-36页
   ·杂波分区辅助跟踪第36-38页
     ·杂波密度第36-37页
     ·航迹策略的调整第37-38页
   ·道路信息辅助跟踪第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 知识辅助跟踪的方法仿真和性能分析第41-61页
   ·幅度以及位置排序信息辅助数据关联第41-50页
     ·并行靠近运行的场景第42-43页
     ·低入射角交叉运行的场景第43-44页
     ·统计分析知识辅助数据关联的性能第44-50页
     ·小结第50页
   ·航迹管理中杂波分区信息应用第50-54页
   ·道路信息和幅度信息的应用第54-60页
     ·对比VS-IMM与传统IMM的跟踪精度第55-57页
     ·对比利用幅度等信息的VS-IMM与传统IMM的跟踪精度第57-58页
     ·VS-IMM与传统IMM在跟踪系统中的性能评估第58-59页
     ·小结第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 总结第61-63页
   ·工作总结第61-62页
   ·未来展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-70页
攻硕期间取得的研究成果第70页

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