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基于非线性滤波的IRST系统弱小目标检测与跟踪方法的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-27页
    1.1 课题研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-24页
        1.2.1 IRST系统的研究现状第13-14页
        1.2.2 红外弱小目标检测算法研究现状第14-19页
        1.2.3 最佳非线性滤波研究现状第19-20页
        1.2.4 非线性随机滤波理论综述第20-24页
    1.3 论文主要内容及结构第24-27页
第2章 基于核密度估计的时-空域滤波背景杂波抑制方法第27-50页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 红外图像分析第28-30页
        2.2.1 红外成像原理及特点第28-29页
        2.2.2 含有小目标的红外序列图像组成第29-30页
        2.2.3 弱小运动目标特征第30页
    2.3 基于核估计方法的非参数回归理论基础第30-37页
        2.3.1 非参数回归方法简介第30-31页
        2.3.2 核密度估计第31-34页
        2.3.3 基于核密度估计的时间序列平滑第34-37页
    2.4 基于核密度估计的时-空域滤波方法第37-42页
        2.4.1 基于核密度估计的时-空域滤波方法的数学模型第37-38页
        2.4.2 基于核密度估计的空域滤波第38-40页
        2.4.3 基于核密度估计的时域滤波第40-42页
    2.5 仿真试验第42-49页
    2.6 本章小结第49-50页
第3章 基于最佳非线性滤波的检测前跟踪算法第50-73页
    3.1 引言第50页
    3.2 最佳非线性滤波基础第50-61页
        3.2.1 动态空间模型第50-52页
        3.2.2 贝叶斯理论与最优滤波第52-57页
        3.2.3 谱方法求解随机微分方程第57-61页
    3.3 基于最佳非线性滤波的TBD算法实现第61-67页
        3.3.1 动态方程的构建第61-63页
        3.3.2 算法步骤第63-65页
        3.3.3 特例分析第65-67页
    3.4 仿真试验第67-72页
    3.5 本章小结第72-73页
第4章 基于累积和的序列检测方法第73-93页
    4.1 引言第73页
    4.2 序列检测方法介绍第73-79页
        4.2.1 序贯概率比检验方法介绍第73-75页
        4.2.2 累积和方法第75-79页
    4.3 陡变红外弱目标检测原则第79-80页
    4.4 基于累积和方法的红外序列图像目标检测第80-85页
        4.4.1 检测模型和方法第80-81页
        4.4.2 检测步骤第81-83页
        4.4.3 多波段推广第83-85页
    4.5 性能分析第85-88页
        4.5.1 阈值的选择和性能评估第85-87页
        4.5.2 平均检测延时第87-88页
    4.6 仿真实验第88-92页
    4.7 本章小结第92-93页
第5章 基于VPX架构的实时IRST信息处理系统设计第93-117页
    5.1 引言第93页
    5.2 实时系统的概念及实现策略第93-96页
        5.2.1 算法与结构的相互映射第94页
        5.2.2 算法复杂性分析第94-95页
        5.2.3 软件∕硬件的折衷第95-96页
    5.3 实时系统硬件方案设计第96-109页
        5.3.1 系统硬件体系架构设计第96-98页
        5.3.2 板间互联总线选择第98-99页
        5.3.3 板间传输协议选择第99-102页
        5.3.4 DSP处理板设计第102-107页
        5.3.5 基于硬件平台的主要功能模块设计第107-109页
    5.4 系统软件设计第109-116页
        5.4.1 监控系统软件设计第109-110页
        5.4.2 板间网络通信软件设计第110-113页
        5.4.3 图像处理算法软件设计第113-114页
        5.4.4 多DSP并行软件开发与调试第114-116页
    5.5 本章小结第116-117页
第6章 总结与展望第117-120页
    6.1 论文主要研究工作第117-118页
    6.2 论文主要创新点第118页
    6.3 未来研究展望第118-120页
参考文献第120-130页
攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目第130-131页
致谢第131页

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