基于伯努利滤波的认知定位技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 相关问题的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 可靠性 | 第12-13页 |
| 1.2.2 有效性 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第14-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 目标动态模型及方案描述 | 第17-23页 |
| 2.1 目标的动态特性 | 第18-19页 |
| 2.1.1 目标的动态通信状态 | 第18-19页 |
| 2.1.2 目标的动态移动状态 | 第19页 |
| 2.2 观测值方程 | 第19-20页 |
| 2.3 新型同时检测估计方案的总体描述 | 第20-23页 |
| 第三章 序贯预滤波技术 | 第23-41页 |
| 3.1 预滤波理论 | 第23-27页 |
| 3.1.1 RSS的先验分布概率密度函数 | 第23-24页 |
| 3.1.2 RSS的后验概率密度 | 第24-25页 |
| 3.1.3 预滤波目标通信状态粗检测 | 第25-26页 |
| 3.1.4 最大后验准则 | 第26-27页 |
| 3.2 预滤波技术的粒子滤波实现 | 第27-32页 |
| 3.2.1 粒子滤波模拟预滤波概率计算 | 第27-30页 |
| 3.2.2 基于粒子滤波的预滤波算法流程 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于粒子滤波的预滤波的复杂度分析 | 第31-32页 |
| 3.3 预滤波性能理论推导 | 第32-38页 |
| 3.3.1 RSS转移概率密度函数的近似 | 第32-34页 |
| 3.3.2 预滤波后的观测值表达式 | 第34-38页 |
| 3.3.2.1 粗检测结果(?)_k=1 | 第34-37页 |
| 3.3.2.2 粗检测结果(?)_k=0 | 第37-38页 |
| 3.4 预滤波性能仿真 | 第38-40页 |
| 3.4.1 预滤波观测值RMSE对比 | 第38-39页 |
| 3.4.2 预滤波粗检测性能 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 动态阈值机制 | 第41-52页 |
| 4.1 距离阙值确定条件 | 第41-42页 |
| 4.2 距离阈值的范围 | 第42-46页 |
| 4.2.1 阈值下界推导 | 第43-45页 |
| 4.2.2 阈值上界推导 | 第45-46页 |
| 4.3 动态阈值机制性能理论分析及仿真 | 第46-50页 |
| 4.3.1 阈值下界性能分析 | 第47-48页 |
| 4.3.2 阈值上界性能分析 | 第48-49页 |
| 4.3.3 阈值机制整体性能分析 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于随机有限集的两阶段贝叶斯过程 | 第52-63页 |
| 5.1 随机有限集 | 第52-54页 |
| 5.1.1 目标的伯努利随机有限集 | 第52-53页 |
| 5.1.2 基于随机有限集的观测集设计 | 第53-54页 |
| 5.2 两阶段贝叶斯过程 | 第54-57页 |
| 5.2.1 预测过程 | 第55-56页 |
| 5.2.2 更新过程 | 第56-57页 |
| 5.3 同时检测和估计算法的仿真分析 | 第57-62页 |
| 5.3.1 可靠性分析 | 第57-61页 |
| 5.3.2 有效性分析 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第72页 |
