无线传感器网络目标跟踪任务分配及滤波技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的背景及立题的意义 | 第9-10页 |
| ·无线传感器网络介绍 | 第10-12页 |
| ·无线传感器网络概述 | 第10页 |
| ·无线传感器网络的主要特点 | 第10-11页 |
| ·无线传感器网络的目标跟踪应用 | 第11-12页 |
| ·课题的研究现状 | 第12-14页 |
| ·无线传感器网络多目标跟踪任务分配 | 第13-14页 |
| ·无线传感器网络对弹道目标跟踪 | 第14页 |
| ·课题主要研究内容与创新点 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基于动态联盟的无线传感器网络目标跟踪 | 第16-23页 |
| ·动态联盟的基本理论 | 第16-18页 |
| ·协同信息处理 | 第16-17页 |
| ·基于动态联盟的协同方法 | 第17-18页 |
| ·基于移动动态联盟的目标跟踪 | 第18-22页 |
| ·移动动态联盟的形成 | 第19-20页 |
| ·多目标跟踪时的协同任务分配 | 第20-21页 |
| ·联盟内部的协同信息处理 | 第21-22页 |
| ·移动动态联盟的交接 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于弹性神经网络的多目标跟踪任务分配 | 第23-38页 |
| ·多目标跟踪任务分配 | 第23-24页 |
| ·弹性神经网络简介 | 第24-25页 |
| ·基于弹性神经网络的多目标跟踪任务分配 | 第25-33页 |
| ·任务分配问题的描述 | 第26-28页 |
| ·弹性神经网络的结构设计 | 第28-29页 |
| ·基于弹性神经网络模型的任务分配算法 | 第29-30页 |
| ·弹性神经网络算法的参数设计及其动力学机制 | 第30-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多模型最大似然方法的弹道参数识别 | 第38-51页 |
| ·弹道参数识别 | 第38-39页 |
| ·弹道导弹的运动学模型 | 第39-43页 |
| ·弹道导弹的飞行及弹道分段 | 第39-41页 |
| ·弹道导弹的运动学分析 | 第41-43页 |
| ·参数识别的多模型最大似然估计方法 | 第43-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 粒子滤波器对弹道目标的跟踪 | 第51-68页 |
| ·目标的状态估计 | 第51-52页 |
| ·跟踪系统模型 | 第52-54页 |
| ·用于弹道导弹跟踪的粒子滤波器设计 | 第54-62页 |
| ·贝叶斯滤波的基本原理 | 第54-55页 |
| ·粒子滤波算法的重要性采样 | 第55-57页 |
| ·序列重要采样 | 第57-58页 |
| ·粒子滤波算法存在的问题 | 第58-59页 |
| ·基本粒子滤波算法 | 第59-60页 |
| ·基于EKF的粒子滤波算法 | 第60-62页 |
| ·仿真实验 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
