基于高阶累积量机动检测的目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·机动目标跟踪 | 第9-13页 |
| ·机动目标跟踪介绍 | 第9-10页 |
| ·机动目标跟踪数据处理模型 | 第10-13页 |
| ·课题研究动态及发展方向 | 第13-16页 |
| ·机动目标跟踪的国内外研究动态 | 第13-15页 |
| ·机动目标跟踪今后的发展方向 | 第15-16页 |
| ·本论文的工作 | 第16-17页 |
| 第二章 机动目标量测数据预处理技术 | 第17-32页 |
| ·机动目标跟踪中常用的量测传感器 | 第17-20页 |
| ·雷达 | 第17-18页 |
| ·红外传感器 | 第18-19页 |
| ·电子支持测量装置 | 第19页 |
| ·声纳 | 第19-20页 |
| ·数据预处理 | 第20-30页 |
| ·量测坐标系的选择 | 第20-24页 |
| ·几种坐标系中的跟踪问题 | 第24-28页 |
| ·野值的分类 | 第28-29页 |
| ·野值的识别与处理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 机动目标跟踪的基本理论和方法 | 第32-48页 |
| ·机动目标跟踪的基本理论 | 第32-34页 |
| ·单机动目标跟踪的基本原理 | 第32-33页 |
| ·多机动目标跟踪的基本原理 | 第33-34页 |
| ·机动目标跟踪的基本要素 | 第34-40页 |
| ·量测数据的形成 | 第34页 |
| ·机动检测 | 第34-35页 |
| ·跟踪坐标系与滤波状态变量的选取 | 第35页 |
| ·跟踪门的形成方法 | 第35-39页 |
| ·跟踪起始与跟踪终结 | 第39-40页 |
| ·漏报与虚警 | 第40页 |
| ·滤波与预测 | 第40-43页 |
| ·滤波理论基础 | 第40-41页 |
| ·卡尔曼滤波器的特点 | 第41-42页 |
| ·在机动目标跟踪中的卡尔曼滤波与预测 | 第42页 |
| ·卡尔曼滤波与预测基本方程 | 第42-43页 |
| ·机动目标跟踪的数据关联算法 | 第43-47页 |
| ·单机动目标跟踪数据关联算法 | 第43-46页 |
| ·多机动目标跟踪数据关联算法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 机动目标跟踪模型及算法 | 第48-61页 |
| ·机动目标的基本模型 | 第48-54页 |
| ·匀速直线运动模型 | 第48-50页 |
| ·匀加速直线运动模型 | 第50-52页 |
| ·匀速率转弯模型 | 第52-54页 |
| ·机动目标跟踪算法 | 第54-60页 |
| ·多模算法概述 | 第55页 |
| ·静态多模算法 | 第55-56页 |
| ·交互式多模型算法 | 第56-59页 |
| ·变结构多模算法 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于高阶累积量的目标跟踪 | 第61-82页 |
| ·机动辨识目标跟踪 | 第61-63页 |
| ·噪声辨识 | 第61-62页 |
| ·自适应增益调节 | 第62-63页 |
| ·传统的机动检测方法 | 第63-71页 |
| ·检验的方法 | 第64页 |
| ·输入估计算法 | 第64-67页 |
| ·可调白噪声模型 | 第67-68页 |
| ·变维算法 | 第68-71页 |
| ·基于高阶累积量检测的目标跟踪算法 | 第71-81页 |
| ·高阶累积量 | 第71-73页 |
| ·基于三阶累积量的机动检测 | 第73-75页 |
| ·基于三阶累积量检测目标机动的跟踪算法 | 第75-76页 |
| ·基于高阶累积量跟踪算法与交互多模算法比较 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结和展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第89页 |
