基于多传感器数据融合的多目标跟踪技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·多传感器融合跟踪技术概述 | 第8-10页 |
| ·本文的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 单传感器多目标跟踪的工程实现 | 第11-28页 |
| ·数据关联技术 | 第11-16页 |
| ·“最近邻”法 | 第11-12页 |
| ·概率数据关联 | 第12-13页 |
| ·多假设法 | 第13-16页 |
| ·状态估计技术 | 第16-21页 |
| ·α- β滤波 | 第16-17页 |
| ·球坐标系下自适应α- β滤波 | 第17-19页 |
| ·Kalman 滤波 | 第19-21页 |
| ·滤波算法仿真比较 | 第21-23页 |
| ·多目标跟踪工程实现 | 第23-28页 |
| ·系统硬件结构 | 第23-26页 |
| ·多目标跟踪程序流程 | 第26-28页 |
| 第三章 多传感器数据融合相关理论 | 第28-37页 |
| ·数据融合技术的基本理论 | 第28-32页 |
| ·数据融合的定义 | 第28页 |
| ·数据融合的分类 | 第28-30页 |
| ·数据融合的主要内容 | 第30-32页 |
| ·数据融合的一般模型及融合方法 | 第32-35页 |
| ·数据融合的通用模型 | 第32-34页 |
| ·数据融合采用的技术 | 第34-35页 |
| ·用于目标跟踪的数据融合处理模型 | 第35-37页 |
| 第四章 多传感器航迹及其融合 | 第37-52页 |
| ·航迹融合概论 | 第37-39页 |
| ·集中式、分布式融合系统通信量 | 第37-38页 |
| ·分布式融合系统结构 | 第38-39页 |
| ·航迹管理 | 第39-42页 |
| ·逻辑法 | 第40-41页 |
| ·记分法 | 第41-42页 |
| ·航迹初始化算法 | 第42-44页 |
| ·航迹关联 | 第44-47页 |
| ·统计关联方法 | 第44-45页 |
| ·简化模糊关联方法 | 第45-47页 |
| ·航迹融合 | 第47-52页 |
| ·航迹融合结构 | 第47-48页 |
| ·航迹融合中的相关误差估计问题 | 第48-49页 |
| ·航迹状态估计融合 | 第49-52页 |
| 第五章 基于同类传感器自适应加权估计的航迹融合 | 第52-59页 |
| ·航迹融合模型 | 第52页 |
| ·自适应加权融合估计算法推导 | 第52-53页 |
| ·各传感器估计方差σ_p~2 的求取 | 第53-54页 |
| ·融合算法性能测试 | 第54-59页 |
| 结束语 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者在读期间发表的文章 | 第64-65页 |
