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 |