粒子滤波关键技术及其应用研究
| 感谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文研究内容及组织框架 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织框架 | 第16-17页 |
| 2 粒子滤波基础理论 | 第17-30页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·粒子滤波理论基础 | 第17-21页 |
| ·动态空间模型 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第18-20页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第20-21页 |
| ·粒子滤波的基本算法 | 第21-29页 |
| ·重要性采样 | 第21-22页 |
| ·序列重要性采样 | 第22-24页 |
| ·重采样 | 第24-26页 |
| ·粒子滤波算法的基本流程 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 粒子滤波重采样算法研究 | 第30-46页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·四种基本的重采样 | 第30-38页 |
| ·四种基本重采样算法 | 第30-33页 |
| ·基本重采样算法计算复杂度与质量的分析 | 第33-35页 |
| ·粒子多样性实验分析 | 第35-36页 |
| ·目标跟踪应用研究 | 第36-38页 |
| ·部分系统重采样 | 第38-41页 |
| ·部分重采样思想 | 第38页 |
| ·部分系统重采样算法 | 第38-39页 |
| ·目标跟踪应用研究 | 第39-40页 |
| ·粒子多样性实验分析 | 第40-41页 |
| ·基于部分系统重采样的改进算法 | 第41-45页 |
| ·基于权值选择重组的重采样算法 | 第41-43页 |
| ·目标追踪应用研究 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 粒子滤波自适应机制研究 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·自适应机制 | 第46-51页 |
| ·重采样时间自适应 | 第46-48页 |
| ·重采样粒子数目自适应 | 第48-51页 |
| ·基于自适应机制的重采样改进算法 | 第51-55页 |
| ·自适应部分系统重采样 | 第51-52页 |
| ·目标跟踪应用研究 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 粒子滤波多样性测度机制研究 | 第56-66页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·多样性测度机制 | 第57-59页 |
| ·多样性测度 | 第57页 |
| ·实验分析 | 第57-59页 |
| ·基于多样性测度机制的自适应重采样 | 第59-61页 |
| ·基于多样性导向的自适应重采样 | 第59-60页 |
| ·实验分析 | 第60-61页 |
| ·基于自适应变异导向的粒子滤波改进算法 | 第61-65页 |
| ·基于多样性导向的自适应变异粒子滤波 | 第61-62页 |
| ·目标跟踪应用研究 | 第62-63页 |
| ·基于权值选择重组的自适应变异粒子滤波 | 第63-64页 |
| ·目标跟踪应用研究 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 作者简历 | 第74-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77页 |
