基于点迹数据分类的雷达目标数据关联方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-20页 |
| 1.2.1 雷达目标数据关联的研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.2 机器学习与轨迹数据分类研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.3 国内外文献简析 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于轨迹分类的雷达目标航迹起始 | 第22-35页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 轨迹分类原理 | 第22-23页 |
| 2.3 轨迹分类的分类器构造 | 第23-28页 |
| 2.3.1 样本集构造 | 第23-24页 |
| 2.3.2 分类器训练 | 第24-28页 |
| 2.4 观测区域航迹起始的在线处理 | 第28-30页 |
| 2.5 实验分析 | 第30-34页 |
| 2.5.1 仿真数据对比试验 | 第30-33页 |
| 2.5.2 实测数据对比试验 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于轨迹分类的雷达目标航迹起始改进算法 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 目标量测漏警情况下的雷达目标航迹起始方法 | 第35-44页 |
| 3.2.1 假设形成 | 第36页 |
| 3.2.2 三次样条插值估计漏警量测数据 | 第36-39页 |
| 3.2.3 基于后验概率的支持向量机 | 第39-40页 |
| 3.2.4 假设的剪枝与合并 | 第40-41页 |
| 3.2.5 仿真实验分析 | 第41-44页 |
| 3.3 少量有标签数据情况下的航迹起始方法 | 第44-50页 |
| 3.3.1 基于类中心估计的快速半监督支持向量机 | 第45-48页 |
| 3.3.2 仿真实验分析 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于轨迹分类的目标航迹维持 | 第51-71页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 多假设跟踪的基本原理 | 第51-56页 |
| 4.2.1 概述 | 第51-53页 |
| 4.2.2 基于假设概率的航迹质量因子 | 第53-54页 |
| 4.2.3 基于对数似然比的的航迹质量因子 | 第54-56页 |
| 4.3 基于轨迹分类的目标航迹维持原理 | 第56-59页 |
| 4.3.1 假设生成与概率计算 | 第57-58页 |
| 4.3.2 假设管理 | 第58-59页 |
| 4.4 基于轨迹分类的多假设数据关联 | 第59-61页 |
| 4.4.1 基于轨迹分类的多假设数据关联的实现 | 第59-61页 |
| 4.5 仿真实验分析 | 第61-70页 |
| 4.5.1 基于轨迹分类的目标航迹维持实验 | 第61-67页 |
| 4.5.2 基于轨迹分类的多假设数据关联 | 第67-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
