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基于粒子滤波的检测前跟踪算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 论文研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外发展及研究现状第11-13页
        1.2.1 TBD的发展与研究现状第11-12页
        1.2.2 基于粒子滤波的TBD算法发展与研究现状第12-13页
    1.3 论文主要工作及结构安排第13-15页
第二章 基于粒子滤波的检测前跟踪算法第15-32页
    2.1 贝叶斯滤波理论第15-17页
    2.2 标准点粒子滤波第17-21页
        2.2.1 蒙特卡洛采样原理第17-18页
        2.2.2 序贯重要性采样第18-19页
        2.2.3 粒子重采样第19-20页
        2.2.4 标准点粒子滤波算法第20-21页
    2.3 基于传感器量测的TBD建模第21-25页
        2.3.1 基于红外量测的TBD模型第22-23页
        2.3.2 基于雷达量测的TBD模型第23-25页
    2.4 PF-TBD算法原理第25-31页
        2.4.1 SPF-TBD算法第25-27页
        2.4.2 RPF-TBD算法第27-30页
        2.4.3 仿真实验与对比分析第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 基于BOX粒子的改进BOX-PF-TBD算法第32-44页
    3.1 BOX粒子滤波第32-37页
        3.1.1 区间分析基础第32-35页
        3.1.2 BOX粒子滤波算法第35-37页
    3.2 BOX-PF-TBD算法第37-41页
        3.2.1 BOX-PF-TBD算法流程第37-39页
        3.2.2 BOX粒子尺寸选取第39-41页
    3.3 BOX-PF-TBD与RPF-TBD仿真对比及分析第41-43页
        3.3.1 检测及跟踪性能对比第41-42页
        3.3.2 算法实时性对比第42-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 PF-TBD算法多目标检测实现第44-56页
    4.1 目标总数已知且目标数变化的情况第44-46页
        4.1.1 多目标场景TBD建模第44-45页
        4.1.2 雷达量测模型第45-46页
    4.2 RPF-TBD方法多目标实现第46-50页
        4.2.1 多目标RPF-TBD算法流程第46-47页
        4.2.2 算法仿真实验第47-50页
    4.3 SPF-TBD方法多目标实现第50-54页
        4.3.1 多目标SPF-TBD算法流程第51页
        4.3.2 算法仿真实验第51-54页
    4.4 目标总数未知的情况讨论第54-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 PF-TBD工程应用分析及实测数据处理第56-65页
    5.1 基于工程应用的参数分析及数值处理优化第56-61页
        5.1.1 背景噪声功率估计第56-58页
        5.1.2 目标回波功率起伏第58-59页
        5.1.3 粒子权值计算数值处理优化第59-61页
    5.2 PF-TBD算法实测数据处理第61-64页
    5.3 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页

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