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机动目标跟踪理论的研究及其应用

第一章 绪论第1-12页
 1.1 机动目标跟踪理论的研究概况第8-9页
 1.2 本文的主要研究工作及内容安排第9-12页
第二章 机动目标跟踪的基本理论与方法第12-30页
 2.1 机动目标跟踪的基本原理第12-13页
  2.1.1 单机动目标跟踪的基本原理第12页
  2.1.2 多机动目标跟踪的基本原理第12-13页
 2.2 机动目标跟踪的基本要素第13-16页
  2.2.1 量测数据的形成第13-14页
  2.2.2 机动检测第14页
  2.2.3 跟踪坐标系与滤波状态变量的选取第14页
  2.2.4 跟踪门的形成第14-15页
  2.2.5 跟踪起始与跟踪终结第15-16页
 2.3 目标跟踪的数学模型第16-19页
  2.3.1 目标的运动模型和量测模型第16页
  2.3.2 CV和 CA运动模型第16-17页
  2.3.3 机动目标的转弯模型(CT模型)第17-18页
  2.3.4 机动目标当前统计模型第18-19页
 2.4 卡尔曼滤波算法第19-23页
  2.4.1 卡尔曼滤波算法的基本原理第19-21页
  2.4.2 扩展卡尔曼滤波算法第21-22页
  2.4.3 滤波器的初始化第22页
  2.4.4 滤波发散现象第22-23页
 2.5 自适应滤波算法第23-24页
  2.5.1 检测自适应滤波第23页
  2.5.2 实时辨识自适应滤波第23-24页
  2.5.3 全面自适应滤波第24页
 2.6 数据关联算法第24-27页
  2.6.1 单目标跟踪的数据关联算法第25-26页
  2.6.2 多目标跟踪的数据关联算法第26-27页
 2.7 蒙特卡洛仿真及跟踪误差统计分析第27-29页
  2.7.1 蒙特卡洛仿真第27-28页
  2.7.2 跟踪误差统计分析第28-29页
 2.8 本章小结第29-30页
第三章 基于交互式多模型算法的单机动目标跟踪第30-44页
 3.1 交互式多模型算法第30-34页
  3.1.1 交互式多模型算法的基本原理第30-33页
  3.1.2 交互式多模型算法分析第33-34页
 3.2 概率数据关联算法第34-36页
  3.2.1 概率数据关联算法的基本思想第34页
  3.2.2 概率数据关联算法简介第34-36页
 3.3 交互式多模型概率数据关联算法第36-38页
 3.4 算法仿真及分析第38-43页
  3.4.1 IMM算法仿真第38-41页
  3.4.2 IMMPDA算法仿真第41-43页
 3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于线性规划的多机动目标跟踪第44-68页
 4.1 联合概率数据关联算法第44-48页
  4.1.1 聚矩阵及可行事件的构造第44-46页
  4.1.2 关联概率的计算第46-48页
  4.1.3 JPDA算法计算量分析第48页
 4.2 基于线性规划的数据关联算法第48-55页
  4.2.1 线性规划第48页
  4.2.2 LPDA算法简介第48-53页
  4.2.3 LPDA算法性能分析第53-55页
 4.3 多目标跟踪的线性规划数据关联算法第55-56页
  4.3.1 线性规划数据关联滤波算法第55-56页
  4.3.2 基于LPDA 算法的多目标跟踪起始第56页
 4.4 多机动目标跟踪的交互式多模型线性规划数据关联算法第56-60页
  4.4.1 交互式多模型线性规划数据关联算法概述第56-60页
  4.4.2 IMMJPDA算法与IMMLPDA算法比较第60页
 4.5 算法仿真及分析第60-66页
  4.5.1 LPDA算法仿真第61-64页
  4.5.2 IMMLPDA算法仿真第64-66页
 4.6 本章小结第66-68页
第五章 总结与展望第68-70页
 5.1 本文工作总结第68-69页
 5.2 展望第69-70页
参考文献第70-74页
硕士期间所发表的论文第74-75页
致谢第75-76页
西北工业大学学位论文知识产权声明书第76页
西北工业大学学位论文原创性声明第76页

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