基于VRPF的机动目标跟踪的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·非线性滤波理论的发展 | 第8-10页 |
| ·粒子滤波算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·机动目标跟踪算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文所做的工作 | 第13-14页 |
| 第2章 机动目标运动模型 | 第14-18页 |
| ·匀速模型和常加速模型 | 第14-15页 |
| ·零均值Singer模型 | 第15-16页 |
| ·“当前”统计模型 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 粒子滤波 | 第18-35页 |
| ·粒子滤波的基本理论 | 第19-23页 |
| ·贝叶斯估计 | 第19-20页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯重要性采样 | 第21-23页 |
| ·粒子滤波基本算法 | 第23-30页 |
| ·顺序重要性采样 | 第23-27页 |
| ·重要性采样重采样 | 第27-30页 |
| ·粒子滤波的改进算法 | 第30-34页 |
| ·辅助采样粒子滤波算法 | 第30-31页 |
| ·规则化采样粒子滤波算法 | 第31页 |
| ·无迹粒子滤波算法 | 第31-32页 |
| ·高斯厄米特粒子滤波算法 | 第32-33页 |
| ·自适应粒子滤波算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 交互式多模型 | 第35-43页 |
| ·交互式多模型算法 | 第36-40页 |
| ·交互式多模型算法的基本原理 | 第36-39页 |
| ·交互式多模型算法分析 | 第39-40页 |
| ·交互式多模型粒子滤波算法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于内在坐标的目标模型的粒子滤波 | 第43-51页 |
| ·基于内在坐标的目标模型 | 第43-46页 |
| ·仿真实验与分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 基于VRPF的交互式多模型算法 | 第51-60页 |
| ·转弯率模型 | 第51-53页 |
| ·已知转弯率ω的CT模型 | 第51-52页 |
| ·未知转弯率ω的CT模型 | 第52-53页 |
| ·基于VRPF的交互式多模型算法 | 第53-59页 |
| ·基于VRPF的IMM算法步骤 | 第53-54页 |
| ·仿真实验与分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
