目标跟踪与数据融合算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展及现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 目标跟踪算法的发展和现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数据融合算法的发展和现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 目标跟踪算法 | 第15-27页 |
| 2.1 卡尔曼滤波 | 第15-17页 |
| 2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第17-19页 |
| 2.3 不敏卡尔曼滤波 | 第19-22页 |
| 2.3.1 UT变换(无味变换) | 第19-20页 |
| 2.3.2 UKF滤波过程 | 第20-22页 |
| 2.4 仿真分析 | 第22-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 数据关联算法 | 第27-46页 |
| 3.1 概率数据关联算法 | 第27-34页 |
| 3.1.1 算法原理 | 第27-32页 |
| 3.1.2 仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.2 联合概率数据关联算法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第34-39页 |
| 3.2.2 仿真分析 | 第39-41页 |
| 3.3 模糊聚类关联算法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第41-43页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 集中式数据融合算法 | 第46-58页 |
| 4.1 基于复合量测点迹的数据融合算法 | 第46-49页 |
| 4.2 基于序贯滤波的数据融合算法 | 第49-50页 |
| 4.3 扩维滤波方法 | 第50-51页 |
| 4.4 仿真分析 | 第51-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 分布式数据融合算法 | 第58-67页 |
| 5.1 加权协方差航迹融合算法 | 第58-60页 |
| 5.2 自适应航迹融合算法 | 第60-62页 |
| 5.3 信息矩阵融合算法 | 第62-63页 |
| 5.4 仿真分析 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结束语 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
