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基于非线性滤波的目标跟踪算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 课题的研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 非线性滤波理论的发展现状第10-12页
        1.2.2 目标跟踪理论的发展现状第12-13页
    1.3 课题的主要工作及内容编排第13-14页
第2章 目标跟踪原理及运动目标数学建模第14-26页
    2.1 目标跟踪的原理第14-16页
        2.1.1 单目标跟踪原理第14-15页
        2.1.2 多目标跟踪原理第15页
        2.1.3 机动目标跟踪原理第15-16页
    2.2 运动目标数学建模第16-19页
        2.2.1 CV和CA运动模型第16页
        2.2.2 时间相关模型(Singer模型)第16-17页
        2.2.3 机动目标“当前”统计模型第17-18页
        2.2.4 协同转弯模型第18-19页
    2.3 雷达信号检测与目标跟踪第19-25页
        2.3.1 雷达目标跟踪系统第19页
        2.3.2 雷达量测模型第19-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 高斯滤波器及其在目标跟踪中的应用第26-50页
    3.1 高斯滤波器的一般形式第26-27页
    3.2 EKF第27-29页
    3.3 UKF第29-31页
        3.3.1 Unscented变换第29-30页
        3.3.2 UKF滤波算法第30-31页
    3.4 CKF第31-33页
        3.4.1 Spherical-Radial Cubature准则第31-32页
        3.4.2 CKF滤波算法第32-33页
    3.5 仿真分析第33-48页
        3.5.1 单变量非平稳增长模型第34-35页
        3.5.2 方位跟踪第35-37页
        3.5.3 弹道目标再入第37-39页
        3.5.4 常规点目标跟踪第39-41页
        3.5.5 转弯目标跟踪第41-46页
        3.5.6 径向速度测量跟踪第46-48页
    3.6 本章小结第48-50页
第4章 粒子滤波及其在目标跟踪中的应用第50-72页
    4.1 贝叶斯滤波理论第50-52页
    4.2 粒子滤波算法第52-57页
        4.2.1 Monte Carlo模拟第52页
        4.2.2 序贯重要性采样算法第52-54页
        4.2.3 粒子重采样第54-55页
        4.2.4 标准粒子滤波算法第55-57页
    4.3 基于优选重要性密度函数的粒子滤波改进算法第57-63页
        4.3.1 重要性密度函数的选取第57-58页
        4.3.2 基于EKF的粒子滤波改进算法第58-59页
        4.3.3 基于UKF的粒子滤波改进算法第59-61页
        4.3.4 基于CKF的粒子滤波改进算法第61-63页
    4.4 仿真分析第63-70页
        4.4.1 单变量非平稳增长模型第63-64页
        4.4.2 单站单目标跟踪仿真第64-68页
        4.4.3 一维非线性模型仿真分析第68-70页
    4.5 本章小结第70-72页
第5章 截断的自适应容积粒子滤波器第72-90页
    5.1 引言第72-73页
    5.2 截断卡尔曼滤波器第73-77页
        5.2.1 非线性高斯滤波器量测更新阶段分析第73-75页
        5.2.2 截断卡尔曼滤波器原理分析第75-77页
    5.3 截断的自适应容积粒子滤波器第77-83页
        5.3.1 TKF与GF自适应调整机制第78-79页
        5.3.2 截断的自适应容积卡尔曼滤波器第79-81页
        5.3.3 TACKF稳定性分析第81-82页
        5.3.4 基于TACKF的粒子滤波改进算法第82-83页
    5.4 仿真分析第83-88页
        5.4.1 单变量非平稳增长模型第83-86页
        5.4.2 目标跟踪模型仿真第86-88页
    5.5 本章小结第88-90页
结论第90-92页
参考文献第92-98页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第98-100页
致谢第100页

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