基于粒子滤波的协同探测系统跟踪融合算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外的研究动态 | 第12-14页 |
| 1.2.1 栅瓣抑制技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 分布式融合算法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 协同探测系统及其跟踪融合算法 | 第16-32页 |
| 2.1 协同探测系统 | 第16-20页 |
| 2.1.1 协同探测系统概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 协同探测系统结构设计 | 第17-19页 |
| 2.1.3 协同探测系统研究内容 | 第19-20页 |
| 2.2 协同探测系统的跟踪融合算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 跟踪融合的结构 | 第20-22页 |
| 2.2.2 融合中信息的层次 | 第22-24页 |
| 2.3 粒子滤波估计理论 | 第24-31页 |
| 2.3.1 序贯重要性采样 | 第25-26页 |
| 2.3.2 重采样 | 第26-28页 |
| 2.3.3 目标状态估计 | 第28页 |
| 2.3.4 仿真分析 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于线性阵列的粒子滤波算法 | 第32-48页 |
| 3.1 阵列模型中的栅瓣问题 | 第32-36页 |
| 3.1.1 栅瓣产生原因分析 | 第32-35页 |
| 3.1.2 栅瓣抑制方法研究 | 第35-36页 |
| 3.2 多发多收的阵列 | 第36-38页 |
| 3.2.1 阵列模型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 信号模型 | 第37-38页 |
| 3.3 基于栅瓣增益的粒子滤波算法 | 第38-47页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第38-41页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第41页 |
| 3.3.3 算法仿真 | 第41-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于分布节点的粒子滤波算法 | 第48-66页 |
| 4.1 分布节点的数据融合问题 | 第48-49页 |
| 4.2 分布式粒子滤波算法 | 第49-57页 |
| 4.2.1 分布式粒子滤波的分类 | 第50-56页 |
| 4.2.2 分布式粒子滤波算法的关键问题 | 第56-57页 |
| 4.3 基于广义协方差交集的分布式粒子滤波算法 | 第57-64页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第58-59页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第59-61页 |
| 4.3.3 算法仿真 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 结束语 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66页 |
| 5.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
