机动目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·机动目标跟踪概述 | 第7-8页 |
| ·研究现状及现存问题 | 第8-9页 |
| ·应用前景 | 第9-10页 |
| ·本文的内容结构 | 第10-11页 |
| 第二章 状态估计与卡尔曼滤波 | 第11-22页 |
| ·参数估计基本理论 | 第11-13页 |
| ·四种基本估计方法 | 第11-12页 |
| ·估计性质 | 第12-13页 |
| ·静态情况下的参数估计 | 第13-17页 |
| ·最小二乘估计 | 第13-15页 |
| ·最小均方误差估计 | 第15-17页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第17-22页 |
| ·系统模型 | 第17-18页 |
| ·滤波模型 | 第18-20页 |
| ·稳态卡尔曼滤波 | 第20-21页 |
| ·卡尔曼滤波存在的问题 | 第21-22页 |
| 第三章 常增益滤波器 | 第22-32页 |
| ·Α-Β滤波器 | 第22-23页 |
| ·Α-Β-Γ滤波器 | 第23页 |
| ·Α-Β-Γ-Δ滤波器 | 第23-28页 |
| ·Α-Β-Γ-Δ算法仿真结果及分析 | 第28-32页 |
| 第四章 自适应和组合常增益滤波算法 | 第32-46页 |
| ·基于统计检测的自适应Α-Β-Γ-Δ滤波算法 | 第32-35页 |
| ·算法介绍 | 第32-33页 |
| ·算法仿真结果及分析 | 第33-35页 |
| ·基于缩放因子的自适应Α-Β-Γ-Δ滤波算法 | 第35-39页 |
| ·算法介绍 | 第35-36页 |
| ·算法仿真结果及分析 | 第36-39页 |
| ·常增益组合滤波算法 | 第39-41页 |
| ·算法介绍 | 第39-40页 |
| ·算法仿真结果及分析 | 第40-41页 |
| ·多级组合Α-Β-Γ-Δ滤波算法 | 第41-45页 |
| ·算法介绍 | 第41-42页 |
| ·算法仿真结果及分析 | 第42-45页 |
| ·四种算法的对比总结 | 第45-46页 |
| 第五章 机动目标跟踪算法的性能比较 | 第46-55页 |
| ·仿真环境与参数设计 | 第46页 |
| ·新算法与当前统计模型算法的比较 | 第46-48页 |
| ·当前统计模型简介 | 第46-47页 |
| ·仿真结果 | 第47-48页 |
| ·新算法与交互式多模型算法的比较 | 第48-50页 |
| ·交互式多模型（IMM）简介 | 第48-49页 |
| ·仿真结果 | 第49-50页 |
| ·新算法与JERK 模型算法的比较 | 第50-53页 |
| ·Jerk 模型简介 | 第50-51页 |
| ·仿真结果 | 第51-53页 |
| ·算法对比结果总结及分析 | 第53-55页 |
| 第六章 结束语 | 第55-56页 |
| ·论文总结 | 第55页 |
| ·论文中可以改进的地方 | 第55页 |
| ·未来的研究方向及发展趋势 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
