基于数据关联算法的汽车主动防撞预警系统多目标跟踪研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15页 |
| 1.3 关键技术 | 第15-17页 |
| 1.3.1 雷达数据处理技术 | 第15-16页 |
| 1.3.2 汽车主动防撞系统多目标跟踪技术 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容和章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 多目标跟踪理论研究 | 第20-40页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 跟踪坐标系 | 第20-21页 |
| 2.3 滤波理论研究 | 第21-28页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波 | 第22-25页 |
| 2.3.2 α-β滤波 | 第25-26页 |
| 2.3.3 α-β-γ滤波 | 第26-27页 |
| 2.3.4 自适应α-β滤波 | 第27-28页 |
| 2.3.5 自适应α-β-γ滤波 | 第28页 |
| 2.4 跟踪波门研究 | 第28-32页 |
| 2.4.1 环形波门 | 第29页 |
| 2.4.2 椭圆波门 | 第29-31页 |
| 2.4.3 矩形波门 | 第31-32页 |
| 2.5 跟踪系统模型研究 | 第32-37页 |
| 2.5.1 匀速模型 | 第33-34页 |
| 2.5.2 匀加速模型 | 第34-35页 |
| 2.5.3 转弯模型 | 第35-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-40页 |
| 第3章 雷达系统数据关联研究 | 第40-56页 |
| 3.1 概述 | 第40-41页 |
| 3.2 贝叶斯类数据关联技术 | 第41-52页 |
| 3.2.1 综合概率数据关联算法 | 第43-46页 |
| 3.2.2 联合概率数据关联算法 | 第46-52页 |
| 3.3 数据关联的跟踪起始 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 机动目标跟踪理论研究 | 第56-64页 |
| 4.1 概述 | 第56-57页 |
| 4.2 可调白噪声模型算法 | 第57-58页 |
| 4.3 Singer 模型跟踪算法 | 第58-61页 |
| 4.4 多模型算法 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于 MATLAB 的多目标跟踪仿真 | 第64-76页 |
| 5.1 多目标跟踪模型建立和仿真 | 第64-73页 |
| 5.1.1 匀速目标 | 第64-67页 |
| 5.1.2 匀加速目标 | 第67-69页 |
| 5.1.3 转弯机动目标 | 第69-72页 |
| 5.1.4 多目标跟踪起始 | 第72-73页 |
| 5.2 结果分析 | 第73-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 全文总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
