基于知识辅助的粒子滤波检测前跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外的研究动态 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-16页 |
| 第二章 粒子滤波的检测前跟踪算法 | 第16-33页 |
| ·粒子滤波算法 | 第16-19页 |
| ·粒子滤波基本理论 | 第16-18页 |
| ·采样重要性重采样算法 | 第18-19页 |
| ·标准的粒子滤波TBD算法 | 第19-31页 |
| ·系统模型建立 | 第20-21页 |
| ·优效的SIR-TBD算法 | 第21-25页 |
| ·基于多模型的ESIR-TBD算法 | 第25-28页 |
| ·仿真分析 | 第28-31页 |
| ·基于知识辅助的粒子滤波TBD算法的优势 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于目标运动特性的粒子滤波TBD算法 | 第33-41页 |
| ·基于目标运动特性的先验信息 | 第33-34页 |
| ·基于目标运动特性的粒子滤波TBD算法 | 第34-40页 |
| ·目标运动特性的利用 | 第34-36页 |
| ·算法步骤 | 第36-37页 |
| ·仿真分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于目标幅度信息的粒子滤波TBD算法 | 第41-48页 |
| ·基于目标幅度的先验信息 | 第41-42页 |
| ·基于目标幅度信息的PF-TBD算法 | 第42-47页 |
| ·目标幅度信息的利用 | 第42-43页 |
| ·算法步骤 | 第43-44页 |
| ·仿真分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于道路交通信息的粒子滤波TBD算法 | 第48-59页 |
| ·道路交通信息的约束 | 第48页 |
| ·基于道路交通信息的粒子滤波TBD算法 | 第48-55页 |
| ·道路交通信息的描述 | 第49页 |
| ·基于道路交通信息的贝叶斯原理 | 第49-50页 |
| ·基于道路信息约束的系统模型建立 | 第50-53页 |
| ·基于道路信息约束的粒子滤波TBD算法 | 第53-55页 |
| ·仿真分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第65页 |
