基于滤波的运动目标跟踪
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·目标跟踪的研究内容及意义 | 第10页 |
| ·目标跟踪的研究现状和研究面临的难题 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究面临的难题 | 第11页 |
| ·目标跟踪的主要流程 | 第11-12页 |
| ·滤波理论 | 第12-14页 |
| ·本文工作及论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于粒子滤波的运动目标跟踪 | 第16-27页 |
| ·方法概述 | 第16-21页 |
| ·蒙特卡洛方法 | 第16-17页 |
| ·重要性采样法 | 第17-20页 |
| ·重采样 | 第20-21页 |
| ·粒子滤波算法 | 第21页 |
| ·基于粒子滤波算法的运动目标跟踪 | 第21-26页 |
| ·粒子滤波和 mean shift 的融合算法 | 第21-23页 |
| ·仿真结果分析 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 UKF 算法的基本理论 | 第27-35页 |
| ·UKF 算法的基本原理 | 第27-32页 |
| ·非线性卡尔曼滤波 | 第27-29页 |
| ·均值和方差的非线性传递 | 第29-30页 |
| ·UT 变换和对称性采样 | 第30-32页 |
| ·UKF 滤波算法的实现 | 第32-34页 |
| ·几种影响 UKF 精度的因素 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 UKF 尺度因子自适应策略的研究 | 第35-43页 |
| ·Unscented 变换 | 第35-36页 |
| ·尺度因子α的自适应方法 | 第36-37页 |
| ·UKF 算法对跟踪系统的建模 | 第37-39页 |
| ·实验结果 | 第39-42页 |
| ·算法的自适应性验证 | 第39-40页 |
| ·算法的实用性验证 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-44页 |
| ·研究工作总结 | 第43页 |
| ·研究工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录 A：攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第49页 |
