粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·粒子滤波的研究现状 | 第11-17页 |
| ·粒子滤波理论的发展 | 第11-12页 |
| ·主要应用领域 | 第12-13页 |
| ·国内外文献综述 | 第13-14页 |
| ·粒子滤波未来研究方向 | 第14-17页 |
| ·目标跟踪方法研究进展 | 第17-20页 |
| ·本文的工作 | 第20-22页 |
| 第2章 粒子滤波基本理论 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯滤波原理 | 第23-25页 |
| ·粒子滤波算法 | 第25-31页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第25-27页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第27-28页 |
| ·序列重要性采样 | 第28-29页 |
| ·重采样 | 第29-30页 |
| ·粒子滤波关键技术 | 第30-31页 |
| ·粒子滤波算法流程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 其它滤波算法 | 第33-45页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第33-37页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第33-36页 |
| ·卡尔曼滤波的性质 | 第36-37页 |
| ·α-β系列滤波 | 第37-41页 |
| ·α-β滤波器 | 第38-39页 |
| ·α-β-γ滤波器 | 第39-41页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第41-44页 |
| ·非线性系统描述 | 第41页 |
| ·EKF算法原理 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 目标跟踪相关理论 | 第45-52页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·目标跟踪简介 | 第46-47页 |
| ·目标跟踪的基本要素 | 第47-48页 |
| ·量测数据的处理 | 第47页 |
| ·跟踪坐标系与滤波状态变量的选取 | 第47-48页 |
| ·目标跟踪的数学模型 | 第48-51页 |
| ·目标的运动模型和量测模型 | 第49页 |
| ·CA和 CV运动模型 | 第49-50页 |
| ·目标的转弯模型(CT模型) | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 粒子滤波与目标跟踪 | 第52-63页 |
| ·滤波技术在目标跟踪领域中起到的作用 | 第52-55页 |
| ·粒子滤波应用于目标跟踪的原理与方法 | 第55-59页 |
| ·目标的先验知识 | 第57页 |
| ·系统状态转移 | 第57页 |
| ·系统观测 | 第57-58页 |
| ·后验概率的计算 | 第58页 |
| ·粒子重采样 | 第58-59页 |
| ·仿真实验算法介绍 | 第59-62页 |
| ·目标状态模型 | 第59-60页 |
| ·目标观测模型 | 第60-61页 |
| ·仿真实验应用的算法 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 目标跟踪仿真实验与分析 | 第63-71页 |
| ·一维非线性模型的粒子滤波仿真 | 第63-68页 |
| ·基于粒子滤波的目标跟踪实验 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
