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天基光学监视系统目标检测与识别关键技术研究

缩略词第11-12页
摘要第12-14页
Abstract第14-15页
第一章 绪论第16-32页
    1.1 研究背景和意义第16-23页
    1.2 论文相关问题研究现状第23-29页
        1.2.1 弱小目标检测与跟踪第23-25页
        1.2.2 扩展小目标检测与跟踪第25-27页
        1.2.3 单星条件下的助推段光学被动测距第27-28页
        1.2.4 光学观测条件下的中段目标识别第28-29页
    1.3 论文主要内容和结构安排第29-32页
第二章 基于标签多伯努利滤波器的弱小目标检测前跟踪第32-60页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 像平面目标模型及标签多伯努利滤波器第33-37页
        2.2.1 目标运动模型第33页
        2.2.2 目标观测模型第33-34页
        2.2.3 标签多伯努利滤波器第34-37页
    2.3 基于LMB的线性运动目标检测前跟踪第37-42页
        2.3.1 LMB TBD算法第38-40页
        2.3.2 LMB TBD算法的SMC实现第40-42页
    2.4 基于LMB的机动目标检测前跟踪第42-47页
        2.4.1 IMM-LMB TBD算法第42-45页
        2.4.2 IMM-LMB TBD算法的SMC实现第45-47页
    2.5 仿真实验与性能分析第47-59页
        2.5.1 LMB TBD算法仿真分析第47-50页
        2.5.2 IMM-LMB TBD算法仿真分析第50-59页
    2.6 本章小结第59-60页
第三章 变尺度扩展小目标检测方法第60-75页
    3.1 引言第60-61页
    3.2 基于多尺度MTI滤波的最优目标尺度搜索第61-66页
        3.2.1 MTI计算第61-63页
        3.2.2 多尺度MTI滤波第63-66页
        3.2.3 边界约束分析第66页
    3.3 变尺度扩展小目标检测方法第66-69页
        3.3.1 显著区域快速提取第67页
        3.3.2 重叠区域最优尺度选取第67-68页
        3.3.3 目标分割第68-69页
    3.4 仿真实验与性能分析第69-73页
        3.4.1 边界阈值影响实验第69-70页
        3.4.2 检测性能比较第70-73页
    3.5 本章小结第73-75页
第四章 复杂形态扩展小目标检测和跟踪方法第75-107页
    4.1 引言第75-76页
    4.2 基于自适应加权块稀疏分解的联合检测和跟踪方法第76-88页
        4.2.1 光学图像的块稀疏分解第76-77页
        4.2.2 自适应加权块稀疏分解算法第77-81页
        4.2.3 联合检测和跟踪方法第81-82页
        4.2.4 仿真实验与性能分析第82-88页
    4.3 基于箱粒子的扩展小目标快速跟踪算法第88-105页
        4.3.1 区间分析及箱粒子滤波第88-94页
        4.3.2 基于区间分析的扩展小目标建模第94-96页
        4.3.3 基于箱粒子的LMB跟踪算法第96-99页
        4.3.4 基于箱粒子的IMM-LMB跟踪算法第99-100页
        4.3.5 仿真实验与性能分析第100-105页
    4.4 本章小结第105-107页
第五章 光学观测条件下助推段被动测距和中段识别方法第107-134页
    5.1 引言第107页
    5.2 基于氧气A吸收带的助推段光学被动测距第107-117页
        5.2.1 光学被动测距原理第107-112页
        5.2.2 被动测距性能仿真分析第112-117页
    5.3 基于极限学习机的中段目标识别第117-132页
        5.3.1 中段目标辐射特性分析及特征提取第117-122页
        5.3.2 基于加权序贯极限学习机的识别方法第122-132页
    5.4 本章小结第132-134页
第六章 结论与展望第134-137页
    6.1 主要工作与创新点第134-135页
    6.2 展望第135-137页
致谢第137-139页
参考文献第139-151页
作者在学期间取得的学术成果第151-152页

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