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基于随机有限集理论的VTS目标跟踪方法研究

创新点摘要第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 目标跟踪方法的研究进展与现状第12-16页
    1.3 本文的研究内容与结构安排第16-19页
第2章 随机有限集理论基础第19-54页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 系统模型第20-28页
        2.2.1 目标运动模型第20-23页
        2.2.2 量测模型第23-25页
        2.2.3 量测数据估计第25-27页
        2.2.4 仿真研究与性能分析第27-28页
    2.3 卡尔曼滤波第28-41页
        2.3.1 卡尔曼滤波第28-32页
        2.3.2 常增益滤波第32-37页
        2.3.3 仿真研究与性能分析第37-41页
    2.4 多模型滤波第41-49页
        2.4.1 交互多模型滤波第42-44页
        2.4.2 改进的交互多模型滤波第44-46页
        2.4.3 仿真研究与性能分析第46-49页
    2.5 随机有限集理论第49-53页
        2.5.1 随机有限集理论第50-51页
        2.5.2 多目标贝叶斯滤波第51-52页
        2.5.3 概率假设密度与势分布第52-53页
    2.6 本章小结第53-54页
第3章 基于PHD滤波的目标跟踪方法第54-89页
    3.1 引言第54页
    3.2 PHD滤波第54-63页
        3.2.1 标准的PHD滤波第54-59页
        3.2.2 未知探测概率的PHD滤波第59-62页
        3.2.3 未知杂波率的PHD滤波第62-63页
    3.3 改进的PHD滤波第63-77页
        3.3.1 基于阈值的粒子权值分配准则第64-67页
        3.3.2 算法原理与SMC实现第67-68页
        3.3.3 仿真研究与性能分析第68-77页
    3.4 改进的多模型PHD滤波第77-87页
        3.4.1 自适应遗传方法第78-80页
        3.4.2 算法原理与SMC实现第80-83页
        3.4.3 仿真研究与性能分析第83-87页
    3.5 本章小结第87-89页
第4章 基于CPHD滤波的目标跟踪方法第89-124页
    4.1 引言第89页
    4.2 CPHD滤波第89-100页
        4.2.1 标准的CPHD滤波第89-94页
        4.2.2 未知探测概率的CPHD滤波第94-97页
        4.2.3 未知杂波率的CPHD滤波第97-100页
    4.3 改进的CPHD滤波第100-111页
        4.3.1 基于缩放因子的粒子权值分配准则第100-102页
        4.3.2 算法原理与SMC实现第102-103页
        4.3.3 仿真研究与性能分析第103-111页
    4.4 改进的多模型CPHD滤波第111-123页
        4.4.1 边缘粒子滤波第112-114页
        4.4.2 算法原理与SMC实现第114-118页
        4.4.3 仿真研究与性能分析第118-123页
    4.5 本章小结第123-124页
第5章 随机有限集理论在VTS目标跟踪中的应用第124-144页
    5.1 引言第124页
    5.2 VTS概述第124-126页
        5.2.1 系统架构第124-125页
        5.2.2 主要功能第125-126页
    5.3 VTS雷达信息处理子系统第126-128页
        5.3.1 关键技术第126-128页
        5.3.2 主要功能第128页
    5.4 随机有限集理论在VTS目标跟踪中的应用第128-143页
        5.4.1 VTS雷达信息处理子系统的设置第129-132页
        5.4.2 实现结果与性能分析第132-143页
    5.5 本章小结第143-144页
结论第144-146页
参考文献第146-159页
攻读学位期间公开发表论文第159-160页
致谢第160-161页
作者简介第161页

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