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基于有限集统计学的多目标跟踪算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-26页
   ·研究背景及意义第14-17页
     ·随机集理论的发展第14页
     ·目标跟踪的背景第14-16页
     ·多目标跟踪的意义第16-17页
   ·传统目标跟踪方法第17-19页
     ·目标运动模型第17页
     ·数据关联第17-18页
     ·目标轨迹起始、维持与终结第18-19页
   ·基于FISST 的多目标跟踪方法第19-23页
     ·基于FISST 多目标跟踪方法的发展概要第19-21页
     ·多目标跟踪滤波器性能评价指标第21-23页
     ·基于FISST 多目标跟踪方法中有待解决的问题第23页
   ·论文的创新点和结构安排第23-26页
     ·论文创新点第23-25页
     ·论文结构安排第25-26页
第二章 基于有限集统计学的目标跟踪方法第26-42页
   ·引言第26页
   ·事件空间第26-27页
   ·信任测度第27-29页
     ·集值函数的微分第27-28页
     ·集值函数的积分第28-29页
   ·基于FISST 的Bayes 递推公式第29-31页
   ·概率假设密度函数滤波器第31-36页
   ·带有势分布的PHD 滤波器第36-41页
   ·本章小结第41-42页
第三章 基于序贯PHD 滤波器的多传感器多目标被动定位研究第42-57页
   ·引言第42页
   ·多传感器多目标被动定位问题的介绍第42-44页
   ·多维分配计算复杂度的简单分析第44-46页
   ·序贯PHD 滤波器第46-47页
   ·基于序贯PHD 滤波器的多传感器多目标被动定位第47-50页
     ·传感器被成对使用第47-49页
     ·传感器被分别独立使用第49-50页
   ·仿真研究第50-56页
   ·本章小结第56-57页
第四章 应用椭球门限的GM-CPHD 滤波器第57-74页
   ·引言第57页
   ·GM-CPHD 滤波器第57-60页
   ·算法描述第60-63页
   ·仿真研究第63-73页
     ·线性GM-CPHD 滤波器仿真第63-71页
     ·非线性GM-CPHD 滤波器仿真第71-73页
   ·本章小结第73-74页
第五章 新出现目标强度函数未知的GM-PHD 滤波器第74-90页
   ·引言第74页
   ·GM-PHD 滤波器的矩阵表达形式第74-78页
   ·简化的高斯分量修剪方法第78-79页
   ·新出现目标强度函数未知GM-PHD 滤波器的高斯分量修剪方法第79-81页
   ·仿真研究第81-88页
     ·仿真例1第82-84页
     ·仿真例2第84-88页
   ·本章小结第88-90页
第六章 多传感器GM-PHD 滤波器第90-109页
   ·引言第90页
   ·序贯PHD 滤波器第90-92页
   ·多传感器GM-PHD 滤波器第92-94页
   ·多传感器GM-PHD 滤波器的高斯分量合并方法第94-100页
   ·仿真研究第100-108页
   ·本章小结第108-109页
第七章 总结与展望第109-113页
   ·论文工作总结第109-110页
   ·研究展望第110-113页
附录第113-128页
 附录A 序贯PHD 滤波器的重新推导第113-116页
 附录B 跟踪单个目标的PHD 滤波器第116-120页
 附录C 需要了解的一些数学基本概念第120-128页
  C.1 说明第120页
  C.2 古典概率的公理化体系第120-121页
  C.3 现代概率论的基础概念第121-125页
  C.4 随机集第125-126页
  C.5 随机闭集第126-127页
  C.6 有限随机集第127-128页
参考文献第128-141页
致谢第141-142页
攻读博士学位期间发表和完成的学术论文第142-143页
攻读博士学位期间参加的主要科研项目第143-145页

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