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未知型模参数条件下带势概率假设密度滤波器的多目标跟踪

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景、目的及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 基于RFS的多目标跟踪的研究现状第12-14页
        1.2.2 自适应CPHD滤波器的研究现状第14-15页
    1.3 论文的主要工作和结构安排第15-17页
第二章 自适应的带势概率假设密度滤波器滤波算法第17-30页
    2.1 引言第17页
    2.2 未知杂波的带势概率假设密度滤波器第17-20页
        2.2.1 未知杂波环境下的混杂状态空间模型第18-19页
        2.2.2 未知杂波的CPHD滤波算法第19-20页
    2.3 未知检测概率的带势概率假设密度滤波器第20-23页
        2.3.1 未知检测概率的增广状态空间模型第21页
        2.3.2 未知检测概率的CPHD滤波算法第21-23页
    2.4 未知新生目标强度的带势概率假设密度滤波器第23-25页
        2.4.1 未知新生目标强度的模型参数第23-24页
        2.4.2 未知新生目标强度的CPHD滤波算法第24-25页
    2.5 未知信噪比的带势概率假设密度滤波器第25-28页
        2.5.1 未知目标信噪比的扩展状态空间模型第25-27页
        2.5.2 未知目标信噪比的CPHD滤波算法第27-28页
    2.6 基于RFS的多目标跟踪算法的性能评价指标第28-29页
    2.7 本章小结第29-30页
第三章 未知杂波环境下CPHD滤波器的高斯混合实现算法第30-51页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 未知杂波环境下CPHD高斯混合实现的参数准备第31-34页
        3.2.1 定义模型参数第31-32页
        3.2.2 形成目标真实航迹第32-33页
        3.2.3 由目标状态集计算量测集第33-34页
    3.3 未知杂波环境下CPHD高斯混合实现的滤波步骤第34-46页
        3.3.1 预测第35-38页
        3.3.2 更新第38-43页
        3.3.3 合并、修剪、捕获第43-45页
        3.3.4 状态提取第45-46页
    3.4 算法对比及仿真结果分析第46-50页
        3.4.1 CPHD和未知杂波的CPHD算法对比第46页
        3.4.2 仿真结果分析第46-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 未知目标检测概率下CPHD滤波器的贝塔高斯混合实现算法第51-63页
    4.1 引言第51-52页
    4.2 未知目标检测概率下CPHD贝塔高斯混合实现的滤波步骤第52-60页
        4.2.1 预测第52-55页
        4.2.2 更新第55-59页
        4.2.3 修剪合并以及状态提取步第59-60页
    4.3 算法对比及仿真结果分析第60-62页
        4.3.1 CPHD和未知目标检测概率的CPHD算法对比第60页
        4.3.2 仿真结果分析第60-62页
    4.4 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
参考文献第65-69页
攻读学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70页

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