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天波超视距雷达弱目标检测前跟踪算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 论文主要研究内容第12-14页
第2章 基于SKW-OTHR的PF-TBD算法研究第14-27页
    2.1 贝叶斯估计理论第14-16页
    2.2 粒子滤波算法第16-20页
        2.2.1 蒙特卡洛积分第16-17页
        2.2.2 序贯重要性采样第17-19页
        2.2.3 重采样第19-20页
    2.3 SKW-OTHR状态空间模型第20-25页
        2.3.1 系统模型第20-21页
        2.3.2 量测模型第21-22页
        2.3.3 目标能量扩散模型第22-25页
    2.4 算法性能评价方法第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 基于粒子滤波的检测前跟踪算法第27-51页
    3.1 传统的PF-TBD算法第27-35页
        3.1.1 标准的PF-TBD算法第27-30页
        3.1.2 优效的PF-TBD算法第30-33页
        3.1.3 仿真实验及分析第33-35页
    3.2 基于SPF-TBD的改进算法第35-39页
        3.2.1 基于门限处理的SPF-TBD改进算法第35-36页
        3.2.2 基于粒子筛选的SPF-TBD改进算法第36-37页
        3.2.3 仿真实验及分析第37-39页
    3.3 基于辅助粒子滤波的TBD算法第39-43页
        3.3.1 辅助粒子滤波算法第39-41页
        3.3.2 APF-TBD算法流程第41-42页
        3.3.3 仿真实验及分析第42-43页
    3.4 基于代价参考粒子滤波的TBD算法第43-50页
        3.4.1 代价参考粒子滤波算法第44-45页
        3.4.2 CRPF-TBD算法流程第45-47页
        3.4.3 仿真实验及分析第47-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 基于粒子滤波的多目标检测前跟踪算法第51-67页
    4.1 基于扩维点粒子的多目标TBD算法第51-54页
        4.1.1 系统模型及量测模型第51-52页
        4.1.2 算法流程第52-53页
        4.1.3 仿真实验及分析第53-54页
    4.2 基本多模型的多目标TBD算法第54-66页
        4.2.1 MM-MT-TBD算法第55-61页
        4.2.2 MM-MT-PF-TBD算法流程第61-64页
        4.2.3 仿真实验及分析第64-66页
    4.3 本章小结第66-67页
结论第67-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第72-74页
致谢第74页

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