摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-22页 |
1.1 课题研究的背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 ASW使命研究现状 | 第13-14页 |
1.3 多目标跟踪技术研究现状 | 第14-19页 |
1.3.1 目标跟踪技术概述 | 第14-15页 |
1.3.2 运动目标数学模型发展 | 第15-16页 |
1.3.3 基于数据关联的多目标跟踪技术发展 | 第16-17页 |
1.3.4 基于随机集的多目标跟踪技术发展 | 第17-19页 |
1.4 论文研究内容与研究方法 | 第19-20页 |
1.5 论文组织结构 | 第20-22页 |
第2章 基于Bayes滤波的单目标跟踪方法研究 | 第22-38页 |
2.1 引言 | 第22页 |
2.2 非机动目标数学模型建立 | 第22-23页 |
2.3 机动目标数学模型建立 | 第23-25页 |
2.3.1 CA模型建立 | 第23页 |
2.3.2 CT模型建立 | 第23-24页 |
2.3.3 CS模型建立 | 第24-25页 |
2.4 线性系统单目标跟踪方法研究 | 第25-29页 |
2.4.1 基于KF的单目标跟踪方法设计 | 第25-27页 |
2.4.2 单目标跟踪性能评价方法 | 第27页 |
2.4.3 仿真实验与分析 | 第27-29页 |
2.5 非线性系统单目标跟踪方法研究 | 第29-36页 |
2.5.1 基于EKF的单目标跟踪方法设计 | 第29-30页 |
2.5.2 基于UKF的单目标跟踪方法设计 | 第30-32页 |
2.5.3 基于PF的单目标跟踪方法设计 | 第32-34页 |
2.5.4 仿真实验及分析 | 第34-36页 |
2.6 本章小结 | 第36-38页 |
第3章 基于随机集的多目标跟踪方法研究 | 第38-46页 |
3.1 引言 | 第38页 |
3.2 随机有限集 | 第38-39页 |
3.2.1 随机集定义 | 第38页 |
3.2.2 集合积分和导数 | 第38-39页 |
3.3 多目标跟踪问题的随机集建立 | 第39-41页 |
3.3.1 多目标状态模型建立 | 第40页 |
3.3.2 多目标观测模型建立 | 第40-41页 |
3.4 基于随机集的PHD滤波方法研究 | 第41-44页 |
3.4.1 随机集的Bayes估计 | 第41-42页 |
3.4.2 PHD滤波算法推导 | 第42-43页 |
3.4.3 PHD滤波器性能评价方法 | 第43-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-46页 |
第4章 基于单模型PHD滤波器的多目标跟踪方法研究 | 第46-70页 |
4.1 引言 | 第46页 |
4.2 基于P-PHD滤波器的多目标跟踪方法设计 | 第46-52页 |
4.2.1 P-PHD滤波器推导 | 第46-48页 |
4.2.2 P-PHD滤波器描述 | 第48-49页 |
4.2.3 仿真实验及分析 | 第49-52页 |
4.3 基于线性GMPHD滤波器的多目标跟踪方法设计 | 第52-59页 |
4.3.1 GMPHD滤波器推导 | 第52-54页 |
4.3.2 剪切和合并过程 | 第54-55页 |
4.3.3 仿真实验及分析 | 第55-59页 |
4.4 基于非线性GMPHD滤波器的多目标跟踪方法设计 | 第59-68页 |
4.4.1 EK-GMPHD滤波器推导 | 第59-61页 |
4.4.2 UK-GMPHD滤波器推导 | 第61-64页 |
4.4.3 仿真实验及分析 | 第64-68页 |
4.5 本章小结 | 第68-70页 |
第5章 面向使命的UUV水下多机动目标跟踪方法研究 | 第70-86页 |
5.1 引言 | 第70页 |
5.2 ASW使命任务规划 | 第70-71页 |
5.3 基于MM-GMPHD滤波器的多机动目标跟踪方法设计 | 第71-79页 |
5.3.1 多模型方法 | 第71-72页 |
5.3.2 MM-GMPHD滤波器推导 | 第72-75页 |
5.3.3 仿真实验及分析 | 第75-79页 |
5.4 基于MM-UKGMPHD滤波器的多机动目标跟踪方法设计 | 第79-85页 |
5.4.1 UUV坐标系选择 | 第79页 |
5.4.2 UUV目标状态感知 | 第79-80页 |
5.4.3 MM-UKGMPHD滤波器推导 | 第80-81页 |
5.4.4 仿真实验及分析 | 第81-85页 |
5.5 本章小结 | 第85-86页 |
结论 | 第86-88页 |
参考文献 | 第88-94页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第94-96页 |
致谢 | 第96页 |