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基于多雷达的地面机动目标识别与跟踪技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·课题研究背景第12-13页
   ·机动目标跟踪的研究现状和未来的发展趋势第13-15页
   ·机动目标跟踪数据融合技术发展现状第15页
   ·本论文的主要研究内容第15-16页
   ·本论文的组织结构及安排第16-18页
第2章 地面机动目标跟踪滤波技术研究第18-38页
   ·引言第18页
   ·机动目标识别与跟踪的基本卡尔曼滤波方法第18-20页
   ·多机动目标中虚假目标的识别方法技术研究第20-26页
     ·虚假目标的种类、产生的原因以及影响第20页
     ·非线性最小二乘滤波有源假目标识别方法第20-25页
     ·仿真实验分析第25-26页
   ·机动目标的运动模型的建立第26-29页
     ·匀速运动模型和匀加速运动模型第26-27页
     ·机动目标转弯模型第27页
     ·机动目标当前统计模型第27-28页
     ·Noval统计模型第28页
     ·时间相关Singer模型第28-29页
   ·强机动目标跟踪的改进的自适应卡尔曼滤波方法第29-37页
     ·判断机动性强弱的跟踪门限设立第29-31页
     ·强机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波方法第31-33页
     ·自适应卡尔曼滤波方法的改进之处第33页
     ·仿真实验分析第33-37页
   ·本章小结第37-38页
第3章 机动目标跟踪数据关联技术研究第38-61页
   ·引言第38页
   ·几种常见的数据关联方法第38-49页
     ·最近邻方法第38-39页
     ·概率数据关联第39-42页
     ·联合概率数据关联第42-49页
   ·基于聚类方法的多目标跟踪数据关联第49-57页
     ·模糊C-均值聚类分析第49-52页
     ·基于模糊C-均值聚类的多目标数据关联方法第52-54页
     ·基于模糊C-均值聚类的改进的多目标数据关联方法第54-56页
     ·雷达观测数据融合第56-57页
   ·仿真实验分析第57-60页
   ·本章小结第60-61页
第4章 多传感器数据融合技术研究第61-80页
   ·引言第61页
   ·数据融合系统的组成结构第61-64页
     ·集中式融合结构第61-62页
     ·分布式融合结构第62-63页
     ·混合式融合结构第63-64页
   ·动态最优加权与最小二乘滤波相结合的同步航迹融合方法第64-69页
     ·动态最优加权第65-66页
     ·动态最优权值因子的确定第66-67页
     ·最小二乘滤波第67页
     ·仿真实验分析第67-69页
   ·多雷达跟踪机动目标的异步航迹融合方法第69-79页
     ·问题描述第69-70页
     ·基于最优加权的多模型异步航迹融合方法第70-74页
     ·基于状态误差协方差的迹最小准则的异步航迹融合方法第74-77页
     ·仿真实验分析第77-79页
   ·本章小结第79-80页
结论第80-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间发表的论文第86-87页
致谢第87页

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