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概率假设密度滤波算法及其在多目标跟踪中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-24页
   ·课题研究的背景和意义第12-13页
   ·国内外研究动态及相关技术第13-19页
     ·多目标跟踪技术第13-15页
     ·多目标跟踪方法第15-19页
   ·随机集理论在数据融合中的发展与应用第19-22页
     ·数据融合技术的发展与应用第19-20页
     ·随机集理论在数据融合中的发展与应用第20-22页
   ·论文的主要内容和结构安排第22-24页
第2章 多目标跟踪滤波算法研究与分析第24-48页
   ·经典的目标跟踪滤波算法第24-31页
     ·Bayes 滤波第24-26页
     ·Kalman 滤波第26-27页
     ·粒子(PF)滤波第27-31页
   ·随机集的多目标跟踪理论第31-41页
     ·随机集的定义第31-33页
     ·随机集的概率假设密度第33-34页
     ·随机有限集的多目标统计理论第34-36页
     ·随机集的 Bayes 递推多目标跟踪模型第36-39页
     ·PHD 滤波多目标跟踪性能的评价指标第39-41页
   ·随机集理论在多目标跟踪应用中的可行性分析第41页
   ·随机集理论的目标跟踪滤波算法第41-44页
     ·PHD 滤波算法第41-44页
     ·CPHD 滤波算法第44页
   ·基于随机集理论滤波算法总结分析:第44-46页
     ·PHD 滤波与 CPHD 滤波算法分析第44-46页
     ·GMPHD 与 P-PHD 滤波算法分析第46页
   ·本章小结第46-48页
第3章 基于核密度估计理论的 GMPHD 滤波算法第48-64页
   ·高斯混合 PHD 滤波算法第48-52页
   ·核密度估计理论第52-56页
   ·基于核密度估计的高斯混合 PHD 滤波第56-58页
   ·基于核密度估计的高斯混合 PHD 滤波算法仿真分析第58-63页
     ·仿真环境及参数设定第58-59页
     ·仿真结果分析第59-63页
   ·本章小结第63-64页
第4章 SMC-CPHD 滤波算法第64-78页
   ·基数概率假设密度滤波算法第64-66页
   ·SMC-PHD 滤波算法第66-67页
   ·SMC-CPHD 滤波算法第67-71页
   ·仿真实验第71-77页
   ·本章小结第77-78页
第5章 多传感器多机动目标跟踪的 CPHD 滤波算法第78-90页
   ·多传感器多目标跟踪第78-80页
     ·集中式多传感器跟踪系统第78-79页
     ·分布式多传感器跟踪系统第79-80页
     ·混合式多传感器跟踪系统第80页
   ·机动目标跟踪单模型方法第80-81页
       ·Singer 加速度模型第80-81页
     ·“当前”统计模型第81页
   ·随机集的多传感器多目标模型第81-82页
   ·多传感器的 CPHD 滤波:第82-85页
     ·单传感器 CPHD 滤波第82-83页
     ·多传感器序贯 CPHD 滤波第83-85页
   ·仿真实验第85-89页
     ·自适应“当前”统计模型第85-86页
     ·仿真参数设定第86页
     ·仿真结果分析第86-89页
   ·本章小结第89-90页
第6章 基于 VSMM 的 GMCPHD 滤波算法在多机动目标跟踪的应用第90-102页
   ·高斯混合 CPHD 滤波算法第90-93页
   ·机动目标跟踪多模型方法第93-94页
     ·交互式多模型算法第93页
     ·定结构多模型算法第93-94页
     ·变结构多模型算法第94页
   ·变结构多模型 GMCPHD 算法第94-96页
     ·变结构多模型基本思想第94-95页
     ·变结构多模型 GMCPHD 算法第95-96页
   ·仿真实验第96-101页
     ·仿真环境及参数设定第96-97页
     ·仿真结果分析第97-101页
   ·本章小结第101-102页
结论第102-104页
参考文献第104-114页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第114-115页
致谢第115页

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