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基于贝叶斯滤波的先跟踪后检测算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
第一章 绪论第7-17页
 §1.1 引言第7页
 §1.2 小目标检测概述第7-9页
 §1.3 先跟踪后检测技术的研究进展第9-15页
  §1.3.1 先跟踪后检测技术的主要算法第9-14页
  §1.3.2 先跟踪后检测算法的比较第14-15页
 §1.4 本文工作简介第15-17页
第二章 贝叶斯滤波理论第17-34页
 §2.1 引言第17页
 §2.2 最优贝叶斯滤波第17-20页
 §2.3 Unscented Kalman Filter第20-26页
  §2.3.1 UT变换第20-21页
  §2.3.2 Sigma点采样策略第21-24页
  §2.3.3 UKF算法第24-26页
 §2.4 粒子滤波第26-30页
  §2.4.1 粒子滤波原理第26-29页
  §2.4.2 粒子滤波算法第29-30页
 §2.5 Unscented Particle Filter第30-32页
 §2.6 仿真与分析第32-33页
 §2.7 本章小结第33-34页
第三章 基于UPF的TBD算法第34-48页
 §3.1 引言第34页
 §3.2 TBD问题描述第34-36页
  §3.2.1 目标模型第34-35页
  §3.2.2 量测模型第35-36页
 §3.3 TBD问题的解决思路第36-37页
 §3.4 基于UPF的Salmond-TBD算法第37-40页
  §3.4.1 Salmond-TBD贝叶斯框架第37-38页
  §3.4.2 UPF算法实现第38-40页
 §3.5 基于UPF的Rutten-TBD算法第40-44页
  §3.5.1 Rutten-TBD贝叶斯框架第40-42页
  §3.5.2 UPF算法实现第42-44页
 §3.6 仿真结果第44-47页
 §3.7 本章小结第47-48页
第四章 四种贝叶斯TBD算法的比较研究第48-65页
 §4.1 引言第48页
 §4.2 算法流程分析第48-51页
 §4.3 算法性能分析第51-64页
  §4.3.1 性能评价指标第51-52页
  §4.3.2 跟踪误差性能分析第52-58页
  §4.3.3 检测性能分析第58-63页
  §4.3.4 复杂度分析第63-64页
 §4.4 本章小结第64-65页
第五章 总结与展望第65-66页
参考文献第66-71页
发表论文第71页
参与科研情况第71-72页
致谢第72-73页
西北工业大学 学位论文知识产权声明书第73页
西北工业大学学位论文原创性声明第73页

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