基于粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·弱目标检测与跟踪的现实意义 | 第10页 |
| ·DBT与TBD技术对比 | 第10-13页 |
| ·DBT和TBD概述 | 第11页 |
| ·DBT技术的局限 | 第11-13页 |
| ·TBD技术的优势 | 第13页 |
| ·TBD实现方法概述 | 第13-15页 |
| ·PF-TBD研究现状及趋势 | 第15-18页 |
| ·研究现状 | 第15-18页 |
| ·研究趋势 | 第18页 |
| ·本文要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 粒子滤波及其实现TBD的方法 | 第20-36页 |
| ·粒子滤波技术构成 | 第20-28页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第21-22页 |
| ·蒙特卡洛采样 | 第22-23页 |
| ·序贯重要度采样 | 第23-26页 |
| ·重采样 | 第26-28页 |
| ·SIR滤波 | 第28页 |
| ·TBD问题建模 | 第28-32页 |
| ·目标运动模型 | 第29-30页 |
| ·雷达观测模型 | 第30-32页 |
| ·TBD的粒子滤波实现 | 第32-35页 |
| ·检测部分的实现 | 第32-34页 |
| ·跟踪部分的实现 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 PF-TBD算法原理及性能分析 | 第36-51页 |
| ·标准的PF-TBD算法 | 第36-39页 |
| ·算法原理 | 第36-37页 |
| ·算法流程 | 第37-39页 |
| ·优效的PF-TBD算法 | 第39-44页 |
| ·算法原理 | 第40-42页 |
| ·算法流程 | 第42-44页 |
| ·仿真分析 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于遗传重采样的PF-TBD改进算法 | 第51-61页 |
| ·遗传算法简介 | 第51-54页 |
| ·METROPOLIS-HASTINGS准则 | 第54-55页 |
| ·遗传重采样 | 第55-57页 |
| ·基于遗传重采样的PF-TBD算法 | 第57-60页 |
| ·算法流程 | 第57页 |
| ·仿真分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 多目标PF-TBD算法研究 | 第61-72页 |
| ·目标数目已知且恒定的多目标PF-TBD算法 | 第61-65页 |
| ·问题建模 | 第61-62页 |
| ·算法流程 | 第62-63页 |
| ·仿真分析 | 第63-65页 |
| ·目标数目已知且变化的多目标PF-TBD算法 | 第65-70页 |
| ·问题建模 | 第65-66页 |
| ·算法流程 | 第66页 |
| ·仿真分析 | 第66-70页 |
| ·目标数目未知的多目标PF-TBD探讨 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 结束语 | 第72-74页 |
| ·全文总结 | 第72页 |
| ·工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79页 |
