基于模糊神经网络的交互式多模型算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·本文研究工作的目的和意义 | 第13页 |
| ·机动目标跟踪的研究现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-17页 |
| 第二章 机动目标模型及跟踪滤波方法 | 第17-41页 |
| ·机动目标跟踪概述 | 第17-23页 |
| ·单机动目标跟踪的基本原理 | 第17-18页 |
| ·机动目标跟踪的基本要素 | 第18-19页 |
| ·跟踪坐标系与滤波状态变量的选取 | 第19-21页 |
| ·MONTE CARLO仿真及跟踪误差统计分析 | 第21-23页 |
| ·机动目标模型概述 | 第23-35页 |
| ·机动目标模型的分类 | 第23-24页 |
| ·白噪声加速度模型 | 第24-25页 |
| ·Wiener过程加速度模型 | 第25-27页 |
| ·Singer加速度模型 | 第27-30页 |
| ·“当前”统计模型 | 第30-32页 |
| ·匀速率转弯模型 | 第32-35页 |
| ·跟踪滤波算法 | 第35-40页 |
| ·基本滤波算法分析 | 第36-37页 |
| ·卡尔曼滤波算法的基本原理 | 第37-39页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 多模型算法 | 第41-50页 |
| ·多模型算法发展概述 | 第41-42页 |
| ·交互式多模型(IMM)算法 | 第42-44页 |
| ·交互式多模型算法的基本原理 | 第42页 |
| ·交互式多模型算法分析 | 第42-44页 |
| ·变结构多模型机动目标跟踪算法 | 第44-48页 |
| ·变结构的目的及基本思路 | 第44-45页 |
| ·模型集合自适应技术 | 第45-47页 |
| ·模型集合序列条件估计 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的IMM算法改进 | 第50-78页 |
| ·模糊控制理论及应用 | 第50-54页 |
| ·模糊控制理论 | 第50-51页 |
| ·模糊控制器的基本原理 | 第51-54页 |
| ·人工神经网络 | 第54-63页 |
| ·神经元结构 | 第55-56页 |
| ·神经元模型 | 第56-58页 |
| ·BP网络与算法 | 第58-63页 |
| ·模糊神经网络 | 第63-65页 |
| ·基于模糊神经网络的IMM算法改进 | 第65-76页 |
| ·FNN-IMM算法提出和设计思想 | 第65-67页 |
| ·FNN-IMM算法设计 | 第67-73页 |
| ·FNN-IMM算法的仿真实验 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第85页 |
