异步水下传感器网络目标跟踪算法研究
致谢 | 第5-6页 |
中文摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
第一章 绪论 | 第17-39页 |
1.1 选题的背景及意义 | 第17-18页 |
1.2 水下传感器网络简介 | 第18-27页 |
1.2.1 水下传感器网络体系结构 | 第18-21页 |
1.2.2 水下传感器网络研究热点 | 第21-24页 |
1.2.3 水声信号传播模型 | 第24-27页 |
1.3 目标跟踪算法的研究现状 | 第27-35页 |
1.3.1 基于同步测量的目标跟踪算法 | 第27-31页 |
1.3.2 基于异步测量的目标跟踪算法 | 第31-32页 |
1.3.3 非高斯测量噪声的目标跟踪算法 | 第32-34页 |
1.3.4 同时节点定位与目标跟踪算法 | 第34-35页 |
1.4 主要研究内容和论文组织结构 | 第35-39页 |
1.4.1 主要研究内容 | 第35-37页 |
1.4.2 论文组织结构 | 第37-39页 |
第二章 基于预测估计的异步序贯滤波算法 | 第39-67页 |
2.1 引言 | 第39-40页 |
2.2 问题建模 | 第40-42页 |
2.2.1 目标运动模型 | 第41页 |
2.2.2 传感器节点的测量模型 | 第41-42页 |
2.3 异步序贯滤波算法推导 | 第42-49页 |
2.3.1 序贯贝叶斯状态估计 | 第42-44页 |
2.3.2 预测估计的定义 | 第44-45页 |
2.3.3 基于预测估计的异步序贯滤波过程推导 | 第45-49页 |
2.4 基于预测估计的异步序贯滤波算法 | 第49-57页 |
2.4.1 异步序贯卡尔曼滤波器 | 第49-54页 |
2.4.2 异步序贯粒子滤波器 | 第54-57页 |
2.5 仿真实验及其结果分析 | 第57-66页 |
2.5.1 仿真环境 | 第57-60页 |
2.5.2 结果与分析 | 第60-66页 |
2.6 本章小结 | 第66-67页 |
第三章 基于固定点平滑的异步滤波算法 | 第67-89页 |
3.1 引言 | 第67-68页 |
3.2 问题建模 | 第68-70页 |
3.2.1 目标运动模型 | 第69页 |
3.2.2 传感器节点的测量模型 | 第69-70页 |
3.3 基于固定点平滑的异步滤波算法 | 第70-80页 |
3.3.1 容积卡尔曼滤波算法 | 第70-72页 |
3.3.2 固定点平滑算法 | 第72-74页 |
3.3.3 异步滤波算法过程推导 | 第74-80页 |
3.4 仿真实验及其结果分析 | 第80-88页 |
3.4.1 仿真环境 | 第80-81页 |
3.4.2 平滑作用分析 | 第81-84页 |
3.4.3 跟踪效果分析 | 第84-88页 |
3.5 本章小结 | 第88-89页 |
第四章 带测量偏置估计的鲁棒异步滤波算法 | 第89-105页 |
4.1 引言 | 第89-90页 |
4.2 问题建模 | 第90-91页 |
4.2.1 目标运动模型 | 第90页 |
4.2.2 传感器节点的测量模型 | 第90-91页 |
4.3 基于变分贝叶斯方法的参数估计 | 第91-94页 |
4.4 带测量偏置估计的鲁棒异步滤波算法 | 第94-99页 |
4.5 仿真实验及其结果分析 | 第99-104页 |
4.5.1 仿真环境 | 第99-100页 |
4.5.2 结果与分析 | 第100-104页 |
4.6 本章小结 | 第104-105页 |
第五章 同时节点定位与目标跟踪的异步滤波算法 | 第105-119页 |
5.1 引言 | 第105-106页 |
5.2 问题建模 | 第106-108页 |
5.2.1 目标运动模型 | 第106-107页 |
5.2.2 传感器节点的测量模型 | 第107-108页 |
5.3 同时节点定位与目标跟踪的异步滤波算法 | 第108-112页 |
5.3.1 增广状态滤波 | 第109-111页 |
5.3.2 目标状态平滑 | 第111-112页 |
5.4 仿真实验及其结果分析 | 第112-118页 |
5.4.1 仿真环境 | 第112-114页 |
5.4.2 结果与分析 | 第114-118页 |
5.5 本章小结 | 第118-119页 |
第六章 总结与展望 | 第119-123页 |
6.1 总结 | 第119-121页 |
6.2 展望 | 第121-123页 |
参考文献 | 第123-137页 |
攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第137页 |