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现代多目标跟踪与多传感器融合关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-34页
   ·引言第10-13页
   ·现代多目标跟踪的状态估计与数据关联第13-19页
     ·现代多目标跟踪的状态估计第13-17页
     ·现代多目标跟踪的数据关联第17-19页
   ·多目标多传感器融合第19-31页
     ·多传感器融合的模型与结构第19-24页
     ·时空配准第24-26页
     ·航迹关联与融合算法第26-29页
     ·异类信息融合算法第29-31页
   ·系统性能评估第31-32页
   ·本文研究内容第32-34页
第2章 基于UT变换的多源信息空间配准第34-52页
   ·引言第34-35页
   ·UT变换(Unscented Transformation)第35-41页
     ·对称采样第37-38页
     ·单形采样第38-40页
     ·比例修正策略第40-41页
     ·其它采样策略第41页
   ·多源信息空间配准第41-42页
   ·基于UT变换的多源信息空间配准第42-43页
   ·仿真分析第43-50页
     ·仿真场景1第44-46页
     ·仿真场景2第46-48页
     ·仿真场景3第48-50页
   ·本章小结第50-52页
第3章 基于UKF的交互式多模型佑计第52-62页
   ·引言第52-53页
   ·UKF滤波器第53-55页
   ·交互式多模型(IMM)第55-56页
   ·交互式多模型UKF算法(IMMUKF)第56-57页
   ·仿真分析第57-60页
   ·本章小结第60-62页
第4章 单传感器广义概率数据关联算法第62-90页
   ·引言第62-63页
   ·广义概率数据关联算法(GPDA)第63-79页
     ·算法思想第63-64页
     ·状态估计第64-67页
     ·互属概率计算第67-69页
     ·GPDA算法流程第69-70页
     ·仿真分析第70-79页
   ·综合交互式广义数据关联算法(C-IMMGPDA)第79-88页
     ·C-IMMJPDA算法第79-80页
     ·C-IMMGPDA算法第80-83页
     ·仿真分析第83-88页
   ·本章小结第88-90页
第5章 多传感器广义概率数据关联与融合第90-104页
   ·引言第90页
   ·集中式多传感器广义概率数据关联算法第90-95页
     ·序贯多传感器广义概率数据关联(SMSGPDA)第90-92页
     ·仿真分析第92-95页
   ·分布式多传感器广义数据关联与融合第95-103页
     ·基于GPDA的快速航迹关联与融合算法(DMSGPDA)第95-97页
     ·仿真分析第97-103页
   ·本章小结第103-104页
第6章 利用地理信息的扩展对地跟踪算法第104-122页
   ·引言第104页
   ·利用地理信息的扩展对地跟踪(EGTT)第104-106页
   ·基于EGTT的扩展地图调整方差法(EMTV)第106-114页
     ·先验模型集设计第106-107页
     ·模型集精简第107-110页
     ·EMTV算法流程第110页
     ·仿真分析第110-114页
   ·基于EGTT的C-IMMMTV算法第114-121页
     ·先验模型集设计第114-116页
     ·模型集精简第116页
     ·C-IMMMTV算法流程第116-117页
     ·仿真分析第117-121页
   ·本章小结第121-122页
第7章 跟踪系统性能评佑及指标体系第122-156页
   ·引言第122-123页
   ·单传感器系统的性能评估第123-134页
     ·航迹与目标的关联判断第123-125页
     ·性能评估指标及计算公式第125-134页
   ·多传感器系统的性能评估第134-141页
     ·集中式融合结构下的系统性能评估第134-136页
     ·分布式融合结构下的系统性能评估第136-141页
   ·典型场景下系统性能评估的测评第141-154页
     ·单传感器系统性能评估的测评分析第142-149页
     ·多传感器融合场景下的系统性能测评第149-154页
   ·本章小给第154-156页
第8章 总结与展望第156-160页
   ·论文工作总结第156-158页
   ·研究展望第158-160页
参考文献第160-172页
作者发表论文及参加科研情况第172-174页
致谢第174-175页

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