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箱粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·国内外研究状况第9-13页
     ·非线性滤波第9-11页
     ·目标跟踪第11-13页
   ·论文的主要工作与章节安排第13-16页
第二章 箱粒子滤波概述第16-28页
   ·引言第16页
   ·箱粒子滤波基础知识第16-20页
     ·贝叶斯滤波框架第16-17页
     ·非传统量测第17-19页
     ·区间分析第19-20页
   ·箱粒子滤波第20-25页
   ·箱粒子滤波与粒子滤波比较第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第三章 箱粒子概率假设密度滤波算法第28-38页
   ·引言第28页
   ·多目标系统模型和贝叶斯递归第28-30页
   ·基于随机有限集的概率假设密度滤波器第30-34页
     ·粒子 PHD 滤波器第31-32页
     ·箱粒子 PHD 滤波器第32-34页
   ·仿真实验及分析第34-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于箱粒子滤波的贝努利滤波算法第38-62页
   ·引言第38页
   ·贝努利随机有限集第38-39页
   ·单目标贝努利滤波第39-48页
     ·贝努利粒子滤波第40-42页
     ·贝努利箱粒子滤波第42-44页
     ·仿真实验与分析第44-48页
   ·势平衡多目标多贝努利滤波第48-60页
     ·SMC-CBMeMBer 滤波第50-52页
     ·Box-CBMeMBer 滤波第52-55页
     ·改进的广义似然函数第55页
     ·仿真实验及分析第55-60页
   ·本章小结第60-62页
第五章 量化量测条件下交互多模型滤波第62-72页
   ·引言第62-63页
   ·量化量测第63-64页
   ·交互多模型算法第64-71页
     ·交互多模型粒子滤波第64-66页
     ·交互多模型箱粒子滤波第66-67页
     ·量化量测下的交互多模型粒子滤波第67-68页
     ·仿真实验及分析第68-71页
   ·本章小结第71-72页
第六章 总结和展望第72-74页
   ·总结第72-73页
   ·展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-82页
作者在读期间的科研工作及研究成果第82-83页

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