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基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.3 论文的主要研究内容和安排第14-16页
第2章 基础理论第16-21页
    2.1 引言第16页
    2.2 检测后跟踪第16-17页
    2.3 检测前跟踪第17页
    2.4 基于贝叶斯滤波的方法第17-20页
        2.4.1 贝叶斯滤波理论第17-18页
        2.4.2 序贯重要性采样第18-19页
        2.4.3 粒子滤波第19-20页
    2.5 小结第20-21页
第3章 基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法第21-29页
    3.1 引言第21页
    3.2 系统模型第21-24页
        3.2.1 目标运动模型第21-22页
        3.2.2 观测模型第22-24页
    3.3 PF-TBD算法第24-26页
        3.3.1 PF-TBD基本原理第24-25页
        3.3.2 PF-TBD算法步骤第25-26页
    3.4 仿真及性能分析第26-28页
    3.5 小结第28-29页
第4章 基于QIPF的弱目标检测前跟踪算法第29-40页
    4.1 引言第29页
    4.2 拟蒙特卡罗基本原理第29-31页
    4.3 智能粒子滤波算法第31-33页
        4.3.1 IPF算法原理第31-32页
        4.3.2 IPF算法步骤第32-33页
    4.4 基于QIPF的检测前跟踪算法第33-36页
        4.4.1 问题描述第33-34页
        4.4.2 QIPF检测前跟踪原理及步骤第34-36页
    4.5 仿真及性能分析第36-39页
    4.6 小结第39-40页
第5章 基于VRQIPF的机动弱目标检测前跟踪算法第40-50页
    5.1 引言第40-41页
    5.2 笛卡尔坐标系下的变速率模型第41-43页
    5.3 基于VRQIPF的机动弱目标TBD算法第43-48页
        5.3.1 VRQIPF算法原理及步骤第43-46页
        5.3.2 VRQIPF-TBD算法步骤第46-48页
    5.4 仿真及性能分析第48-49页
    5.5 小结第49-50页
第6章 总结与展望第50-52页
    6.1 总结第50-51页
    6.2 展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-58页
附录第58页

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