空间动目标预测跟踪研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究机动目标预测识别的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究进展、现状和发展趋势 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 动目标跟踪基本原理 | 第11-26页 |
| ·预测跟踪的原理 | 第11页 |
| ·动目标跟踪滤波算法 | 第11-18页 |
| ·基于轨迹拟合的位置预测算法 | 第11-14页 |
| ·基于卡尔曼滤波法的位置预测算法 | 第14-16页 |
| ·α-β滤波与外推 | 第16-17页 |
| ·卡尔曼滤波与α-β滤波存在的不足 | 第17-18页 |
| ·自适应滤波算法 | 第18-20页 |
| ·检测自适应滤波 | 第18页 |
| ·实时辨识自适应滤波 | 第18-19页 |
| ·全面自适应滤波 | 第19-20页 |
| ·单目标跟踪 | 第20-22页 |
| ·单目标跟踪原理 | 第20-21页 |
| ·单目标跟踪基本要素 | 第21-22页 |
| ·多目标跟踪 | 第22-25页 |
| ·多目标跟踪原理 | 第22-23页 |
| ·多目标跟踪基本要素 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 神经网络及人工免疫系统理论 | 第26-39页 |
| ·神经网络 | 第26-30页 |
| ·神经网络特点 | 第26-28页 |
| ·神经网络结构类型 | 第28-29页 |
| ·神经网络学习算法及局限性 | 第29-30页 |
| ·免疫系统 | 第30-35页 |
| ·免疫系统基本结构 | 第30-31页 |
| ·免疫系统的基本概念 | 第31-32页 |
| ·免疫应答 | 第32-33页 |
| ·免疫机制 | 第33-35页 |
| ·人工免疫网络 | 第35-38页 |
| ·人工免疫算法研究 | 第35-37页 |
| ·人工免疫系统应用研究 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 动目标跟踪的神经网络方法 | 第39-53页 |
| ·误差反向传播神经网络结构和类型 | 第39-41页 |
| ·BP神经元结构 | 第39-40页 |
| ·BP网络学习规则 | 第40-41页 |
| ·神经网络模型在动目标跟踪中的应用 | 第41-52页 |
| ·空间动目标预测的描述 | 第41页 |
| ·动目标预测算法思想 | 第41-42页 |
| ·多 BP网并行预测思想 | 第42-43页 |
| ·用于动目标跟踪的BP神经网络的设计 | 第43-45页 |
| ·仿真及分析 | 第45-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于人工免疫的动目标预测 | 第53-63页 |
| ·目标运动方式的改变对预测的影响 | 第53-54页 |
| ·横向机动预测模型的建立 | 第54-56页 |
| ·基于动态抗原的免疫算法 | 第56-58页 |
| ·算法的基本步骤 | 第56-57页 |
| ·抗体评价计算 | 第57-58页 |
| ·基于动态抗原的免疫算法在动目标跟踪中的应用 | 第58-62页 |
| ·基于动态抗原免疫算法拟合模型 | 第58页 |
| ·基于动态抗原免疫算法对强机动目标的预测仿真 | 第58-59页 |
| ·基于动态抗原免疫算法的航迹预测仿真 | 第59-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第70页 |
