利用声源信息的多目标定位与跟踪研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 麦克风阵列声源定位方法概述 | 第13-15页 |
| 1.3.1 最大输出功率的可控波束形成方法 | 第13页 |
| 1.3.2 基于高分辨率谱估计方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于时延估计方法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要创新点及内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 声源信号分析与预处理 | 第17-24页 |
| 2.1 声源信号概述 | 第17页 |
| 2.2 声源信号的预处理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 预滤波 | 第17-18页 |
| 2.2.2 分帧加窗处理 | 第18-20页 |
| 2.2.3 端点检测 | 第20-21页 |
| 2.3 麦克风阵列信号模型 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 时延估计算法研究 | 第24-34页 |
| 3.1 时延估计技术 | 第24-30页 |
| 3.1.1 互相关时延估计法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 广义互相关时延估计法 | 第25-28页 |
| 3.1.3 改进的PHAT-GCC定位算法 | 第28-30页 |
| 3.2 仿真 | 第30-33页 |
| 3.2.1 仿真环境 | 第30页 |
| 3.2.2 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 多目标跟踪滤波算法研究与分析 | 第34-45页 |
| 4.1 随机集的多目标跟踪理论 | 第34-40页 |
| 4.1.1 随机集理论基础 | 第35-37页 |
| 4.1.2 随机集多目标跟踪模型 | 第37-40页 |
| 4.2 PHD的粒子滤波实现 | 第40-41页 |
| 4.3 PHD的粒子滤波仿真 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于声源信息的多目标定位与跟踪研究与实现 | 第45-64页 |
| 5.1 单声源目标跟踪模型 | 第45-46页 |
| 5.2 多声源目标跟踪模型 | 第46-49页 |
| 5.2.1 多声源目标状态空间模型 | 第46-47页 |
| 5.2.2 多声源目标跟踪实现算法研究 | 第47-49页 |
| 5.3 多传感器PHD滤波算法研究与仿真 | 第49-52页 |
| 5.4 多检测PHD滤波算法研究 | 第52-56页 |
| 5.4.1 多检测目标跟踪背景 | 第52-54页 |
| 5.4.2 多检测PHD（MD-PHD）滤波器 | 第54-56页 |
| 5.5 实验仿真及结果分析 | 第56-62页 |
| 5.5.1 单声源目标定位与跟踪实现 | 第56-59页 |
| 5.5.2 多声源目标定位与跟踪实现 | 第59-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
