分布式信源环境下目标跟踪方法的研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-16页
·研究背景及意义	第10-11页
·分布式信源目标跟踪的研究现状	第11-13页
·分布式信源目标跟踪的关键问题	第13页
·本文的主要内容及结构安排	第13-16页
第2章 分布式信源环境下目标跟踪的理论基础	第16-30页
·信号模型	第16-21页
·点信源信号模型	第16-19页
·分布式信源信号模型	第19-21页
·支持向量机理论基础	第21-28页
·机器学习的基本问题	第21-23页
·统计学习理论的核心内容01	第23-25页
·支持向量机	第25-27页
·支持向量回归	第27-28页
·本章小结	第28-30页
第3章 分布式信源目标跟踪的基本算法	第30-50页
·基于子空间的分布式信源参数估计算法	第30-39页
·DSPE算法	第30-32页
·DISPARE算法	第32-33页
·ESPRIT算法	第33-39页
·基于子空间更新的分布式信源中心波达方向跟踪算法	第39-48页
·信号模型	第40-42页
·投影逼近子空间跟踪算法	第42-45页
·幂迭代子空间跟踪算法	第45-48页
·本章小结	第48-50页
第4章 基于支持向量机的分布式信源目标跟踪算法	第50-62页
·信号模型	第50页
·基于支持向量机的分布式信源目标跟踪算法	第50-57页
·回归预处理	第50-52页
·支持向量回归的参数选择	第52-54页
·回归训练	第54-55页
·回归应用	第55-57页
·仿真实验及结果分析	第57-60页
·本章小结	第60-62页
第5章 结论	第62-64页
参考文献	第64-70页
致谢	第70页