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基于交互式多模型的机动目标跟踪方法研究与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 反舰导弹轨迹跟踪的研究现状第11-12页
        1.2.2 机动目标跟踪算法的研究现状第12-15页
        1.2.3 多传感器信息融合研究现状第15-16页
    1.3 本文研究内容及章节安排第16-18页
第2章 机动目标跟踪模型与交互式多模型算法第18-30页
    2.1 引言第18页
    2.2 目标跟踪的运动模型第18-26页
        2.2.1 匀速模型和匀加速模型第18-19页
        2.2.2 CT模型第19-20页
        2.2.3 一阶时间相关模型第20-22页
        2.2.4 “当前”统计模型第22-23页
        2.2.5 Jerk模型第23-24页
        2.2.6 “蛇形”机动模型第24-26页
    2.3 交互式多模型算法第26-29页
        2.3.1 交互式多模型算法基本原理第26-28页
        2.3.2 交互式多模型算法的性能分析第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 被动测量条件下的跟踪滤波器设计第30-47页
    3.1 引言第30页
    3.2 常用的高斯滤波算法第30-36页
        3.2.1 被动传感器模型第30-31页
        3.2.2 卡尔曼滤波第31-32页
        3.2.3 扩展卡尔曼滤波第32-34页
        3.2.4 无迹卡尔曼滤波第34-36页
    3.3 无迹卡尔曼粒子滤波第36-38页
    3.4 容积卡尔曼滤波第38-41页
        3.4.1 Spherical-Radial Cubature准则第38-39页
        3.4.2 CKF滤波算法步骤第39-41页
    3.5 实验结果及分析第41-46页
        3.5.1 仿真背景第41-42页
        3.5.2 UKF算法仿真结果及分析第42-44页
        3.5.3 CKF算法仿真结果及分析第44-45页
        3.5.4 UPF算法仿真结果及分析第45-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第4章 改进的交互式多模型目标跟踪算法第47-60页
    4.1 引言第47页
    4.2 模糊逻辑交互式多模型算法(FLIMM)第47-50页
        4.2.1 FLIMM算法基本原理第47-48页
        4.2.2 模糊控制算法设计第48-50页
    4.3 改进的自适应交互式多模型算法(FLIMM-ACKF)第50-54页
        4.3.1 改进的误差协方差统计估值器第50-52页
        4.3.2 FLIMM-ACKF算法步骤第52-54页
    4.4 实验结果及分析第54-59页
        4.4.1 仿真背景第54-55页
        4.4.2 IMM-CKF算法仿真结果及分析第55-57页
        4.4.3 FLIMM-CKF算法仿真结果及分析第57-58页
        4.4.4 FLIMM-ACKF算法仿真结果及分析第58-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第5章 多传感器航迹关联与航迹融合算法第60-71页
    5.1 引言第60页
    5.2 多传感器航迹关联第60-62页
        5.2.1 加权和修正航迹关联算法第60-61页
        5.2.2 序贯航迹关联算法第61-62页
        5.2.3 双门限航迹关联算法第62页
    5.3 多传感器航迹融合第62-65页
        5.3.1 简单航迹融合(SF)第62-63页
        5.3.2 Bar-Shalom-Campo融合算法第63-64页
        5.3.3 协方差交叉融合算法第64-65页
    5.4 仿真结果及分析第65-70页
        5.4.1 航迹关联算法性能比较第65-66页
        5.4.2 航迹融合算法性能比较第66-70页
    5.5 本章小结第70-71页
结论第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第77-78页
致谢第78页

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