基于粒子滤波的机动目标跟踪算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·机动目标跟踪问题的研究内容 | 第8-10页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第10-13页 |
| ·机动目标跟踪研究历史及现状 | 第10-11页 |
| ·滤波理论研究历史及现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 卡尔曼滤波理论 | 第15-23页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第15-17页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第17-18页 |
| ·不敏卡尔曼滤波器 | 第18-20页 |
| ·仿真与分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 粒子滤波算法理论 | 第23-35页 |
| ·贝叶斯估计 | 第23-24页 |
| ·蒙特卡罗积分 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第25-26页 |
| ·序列重要性采样 | 第26-28页 |
| ·粒子集退化与重采样 | 第28-30页 |
| ·粒子滤波算法 | 第30-32页 |
| ·仿真与分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 粒子滤波算法改进方法研究 | 第35-47页 |
| ·改进的人工免疫粒子滤波算法 | 第35-39页 |
| ·禁忌搜索粒子滤波算法 | 第39-42页 |
| ·禁忌搜索重采样算法 | 第39-41页 |
| ·TS-EKPF算法 | 第41-42页 |
| ·仿真与分析 | 第42-46页 |
| ·EKF、EKPF和IAIPF性能分析 | 第42-44页 |
| ·禁忌搜索扩展卡尔曼粒子滤波算法仿真实验与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用 | 第47-60页 |
| ·雷达目标跟踪系统与闪烁噪声的模型 | 第47-48页 |
| ·目标典型机动方式 | 第48-49页 |
| ·单机动目标跟踪原理 | 第49-50页 |
| ·机动目标运动模型 | 第50-55页 |
| ·匀速模型和匀加速模型 | 第50页 |
| ·转弯模型 | 第50-51页 |
| ·时间相关模型 | 第51-52页 |
| ·当前统计模型 | 第52-53页 |
| ·交互式多模型 | 第53-55页 |
| ·交互式多模型禁忌搜索粒子滤波算法 | 第55-56页 |
| ·仿真与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
