基于IMM的VTS雷达目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 选题背景及国内外研究概况 | 第10-14页 |
| 1.3 课题主要研究内容及论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 目标跟踪的基本理论 | 第16-35页 |
| 2.1 目标跟踪的原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 状态模型与量测模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 目标跟踪的坐标系选取 | 第18-19页 |
| 2.2 目标跟踪运动模型 | 第19-26页 |
| 2.2.1 匀速模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 匀加速模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 匀速转弯模型 | 第21-22页 |
| 2.2.4 相关噪声模型 | 第22-24页 |
| 2.2.5 当前统计模型 | 第24-26页 |
| 2.3 目标跟踪的滤波算法 | 第26-34页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 | 第26-28页 |
| 2.3.2 α-β滤波 | 第28-30页 |
| 2.3.3 扩展卡尔曼滤波 | 第30-32页 |
| 2.3.4 不敏卡尔曼滤波 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 交互式多模型跟踪算法及其改进 | 第35-64页 |
| 3.1 多模型算法简述 | 第35-37页 |
| 3.2 一阶广义伪贝叶斯算法 | 第37-38页 |
| 3.3 二阶广义伪贝叶斯算法 | 第38-40页 |
| 3.4 交互式多模型算法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 算法的基本原理 | 第40-43页 |
| 3.4.2 算法的特点及参数设计 | 第43页 |
| 3.5 交互式多模型算法的改进 | 第43-48页 |
| 3.5.1 模型转移概率矩阵自适应调整 | 第45-47页 |
| 3.5.2 过程噪声协方差矩阵自适应调整 | 第47-48页 |
| 3.6 仿真研究及性能分析 | 第48-62页 |
| 3.6.1 IMM算法仿真验证及性能分析 | 第49-58页 |
| 3.6.2 改进后IMM算法仿真验证及性能分析 | 第58-62页 |
| 3.7 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于IMM算法的跟踪模块软件设计及实现 | 第64-75页 |
| 4.1 VTS系统概述 | 第64-65页 |
| 4.1.1 VTS系统组成 | 第64页 |
| 4.1.2 VTS系统功能 | 第64-65页 |
| 4.2 雷达数据综合处理子系统 | 第65-70页 |
| 4.2.1 模拟雷达信号数字化 | 第66页 |
| 4.2.2 目标检测和录取 | 第66-68页 |
| 4.2.3 目标跟踪模块 | 第68-70页 |
| 4.3 交互式多模型算法在VTS目标跟踪中的应用 | 第70-73页 |
| 4.3.1 VTS雷达性能 | 第70-71页 |
| 4.3.2 目标跟踪效果显示 | 第71-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 研究生履历 | 第82页 |
