雷达目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 目标跟踪的基本原理 | 第11-23页 |
| ·目标跟踪概述 | 第11页 |
| ·贝叶斯理论在目标跟踪中的应用 | 第11-18页 |
| ·贝叶斯理论 | 第11-15页 |
| ·在目标跟踪中的应用 | 第15-18页 |
| ·目标跟踪中的递归贝叶斯理论 | 第18-21页 |
| ·目标运动方程 | 第18页 |
| ·传感器观测方程 | 第18-19页 |
| ·目标状态预测和条件密度 | 第19页 |
| ·目标状态预测与更新 | 第19-20页 |
| ·目标状态滤波 | 第20-21页 |
| ·目标状态估计 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 卡尔曼滤波理论及相关扩展算法 | 第23-45页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第23-31页 |
| ·系统模型 | 第24-25页 |
| ·滤波模型 | 第25-28页 |
| ·滤波器的初始化 | 第28页 |
| ·稳态卡尔曼滤波 | 第28-29页 |
| ·卡尔曼滤波的注意事项 | 第29-31页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第31-38页 |
| ·滤波模型 | 第31-34页 |
| ·线性扩展卡尔曼滤波误差补偿 | 第34-35页 |
| ·扩展卡尔曼滤波应用中的注意事项 | 第35页 |
| ·仿真实验 | 第35-38页 |
| ·不敏卡尔曼滤波 | 第38-43页 |
| ·不敏变换 | 第38-39页 |
| ·滤波模型 | 第39-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 杂波环境下的目标跟踪 | 第45-67页 |
| ·数据预处理 | 第45-47页 |
| ·问题提出的背景 | 第45页 |
| ·野值的预处理 | 第45-47页 |
| ·数据关联 | 第47-62页 |
| ·波门 | 第47-48页 |
| ·最近邻算法 | 第48-49页 |
| ·概率数据关联算法 | 第49-56页 |
| ·综合概率数据互联算法 | 第56-62页 |
| ·模拟实际场景的仿真实验 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
