雷达弱小目标检测前跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·TBD主要算法的发展及现状 | 第14-17页 |
| ·TBD主要算法比较 | 第17-19页 |
| ·论文内容和安排 | 第19-20页 |
| 第二章 检测与跟踪算法理论 | 第20-28页 |
| ·检测后跟踪 | 第20-24页 |
| ·检测前跟踪算法 | 第24-27页 |
| ·检测前跟踪算法基本步骤 | 第25页 |
| ·检测前跟踪算法的优势 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于动态规划的TBD算法 | 第28-44页 |
| ·动态规划基本原理 | 第28-30页 |
| ·系统模型 | 第30-31页 |
| ·目标模型 | 第30-31页 |
| ·量测模型 | 第31页 |
| ·传统的基于动态规划的TBD算法 | 第31-33页 |
| ·算法基本原理 | 第31-32页 |
| ·算法步骤 | 第32-33页 |
| ·改进的基于动态规划的TBD算法 | 第33-37页 |
| ·DP-TBD改进算法原理 | 第33-34页 |
| ·DP-TBD改进算法步骤 | 第34-35页 |
| ·仿真分析 | 第35-37页 |
| ·相参积累TBD算法 | 第37-43页 |
| ·相参积累TBD算法模型 | 第38页 |
| ·基于Keystone变换的相参积累TBD算法 | 第38-41页 |
| ·仿真分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于粒子滤波的TBD算法 | 第44-82页 |
| ·粒子滤波理论 | 第44-52页 |
| ·粒子滤波算法原理 | 第44-45页 |
| ·SIS算法 | 第45-48页 |
| ·重采样技术 | 第48-51页 |
| ·SIR滤波 | 第51-52页 |
| ·系统模型 | 第52-55页 |
| ·目标状态模型 | 第52-53页 |
| ·量测模型 | 第53-55页 |
| ·经典的基于粒子滤波的TBD算法 | 第55-62页 |
| ·SPF-TBD算法 | 第55-57页 |
| ·RPF-TBD算法 | 第57-62页 |
| ·改进的基于粒子滤波的TBD算法 | 第62-70页 |
| ·裂变自举粒子滤波算法原理 | 第63-64页 |
| ·改进的SPF-TBD算法 | 第64-67页 |
| ·改进的RPF-TBD算法 | 第67-70页 |
| ·仿真分析 | 第70-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 总结及展望 | 第82-84页 |
| ·全文总结 | 第82-83页 |
| ·工作展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
