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基于粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·论文选题的背景和意义第7页
   ·国内外研究现状第7-9页
   ·本文的主要工作第9-11页
第二章 粒子滤波理论第11-23页
   ·贝叶斯估计理论第11-12页
   ·蒙特卡罗积分和重要性采样第12-14页
     ·蒙特卡罗积分第12-13页
     ·重要性采样第13-14页
   ·序贯重要性采样第14-16页
   ·样本退化和重采样第16-18页
     ·样本退化第16-17页
     ·重采样第17-18页
   ·采样重要性重采样粒子滤波器第18-20页
     ·SIR 粒子滤波器的原理第18-19页
     ·SIR 滤波器仿真分析第19-20页
   ·正则化粒子滤波器第20-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于粒子滤波的 TBD 实现方法第23-35页
   ·检测前跟踪和检测后跟踪对比分析第23-24页
   ·TBD 实现方法对比分析第24-26页
   ·目标运动模型第26-29页
     ·匀速运动模型第26-27页
     ·匀加速运动模型第27-28页
     ·匀速率转弯运动模型第28-29页
   ·目标量测模型第29-30页
   ·基于粒子滤波的 TBD 实现第30-33页
   ·本章小结第33-35页
第四章 仿真实验及性能分析第35-49页
   ·匀速直线运动场景仿真实验第35-43页
     ·实验场景设定第35-37页
     ·仿真结果性能分析第37-43页
   ·机动转弯运动场景仿真实验第43-47页
     ·实验场景设定第43-44页
     ·RPF-TBD 与 PF-TBD 的性能分析对比第44-47页
   ·本章小结第47-49页
第五章 总结与展望第49-51页
致谢第51-53页
参考文献第53-55页
作者在读期间的科研成果第55-56页

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