基于协方差矩阵的自适应目标跟踪研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 缩略词 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 非线性滤波跟踪算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 自适应目标跟踪时的能量控制研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 目标跟踪基础 | 第16-36页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 运动模型 | 第16-18页 |
| 2.3 滤波算法 | 第18-30页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 不敏卡尔曼滤波算法 | 第22-26页 |
| 2.3.4 粒子滤波算法 | 第26-30页 |
| 2.4 交互多模型算法 | 第30-32页 |
| 2.5 灰色关联度理论 | 第32-33页 |
| 2.6 粒子群优化算法 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于求积分卡尔曼滤波的自适应采样间隔 | 第36-52页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 目标协方差矩阵估计 | 第36-37页 |
| 3.3 协方差控制资源管理模型 | 第37-38页 |
| 3.4 目标跟踪时的采样间隔自适应设计方法 | 第38页 |
| 3.5 求积分卡尔曼滤波算法 | 第38-42页 |
| 3.6 交互式多模型求积分卡尔曼算法 | 第42-43页 |
| 3.7 基于求积分卡尔曼滤波的自适应采样间隔 | 第43-45页 |
| 3.8 仿真结果与分析 | 第45-51页 |
| 3.9 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于容积卡尔曼滤波的自适应采样间隔 | 第52-68页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 容积卡尔曼滤波算法 | 第52-55页 |
| 4.3 高阶容积卡尔曼滤波算法 | 第55-60页 |
| 4.4 基于容积卡尔曼滤波的自适应采样间隔 | 第60-62页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第62-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结束语 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第77页 |
