基于随机有限集理论的检测前跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·检测前跟踪（TBD）算法 | 第8-9页 |
| ·多目标跟踪技术 | 第9-10页 |
| ·随机集理论 | 第10-11页 |
| ·论文主要研究成果与内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基于 PHD 滤波器多目标跟踪算法研究 | 第13-32页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·随机有限集的多目标跟踪模型 | 第13-15页 |
| ·概率假设密度滤波器 | 第15-18页 |
| ·高斯混合 PHD 滤波 | 第16-17页 |
| ·粒子 PHD 滤波 | 第17-18页 |
| ·闭合形式 PHD 滤波平滑算法 | 第18-20页 |
| ·改进的 GM-PHD 滤波算法 | 第20-24页 |
| ·仿真实验及分析 | 第24-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于 PHD 滤波器的检测前跟踪算法研究 | 第32-47页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·TBD 问题描述与模型建立 | 第32-34页 |
| ·目标状态模型 | 第33页 |
| ·量测模型 | 第33-34页 |
| ·基于粒子滤波 PHD 的检测前跟踪方法 | 第34-36页 |
| ·基于拟蒙特卡洛的高斯粒子滤波器 | 第36-38页 |
| ·基于拟蒙特卡洛的高斯粒子滤波器 | 第36-37页 |
| ·算法合理性证明 | 第37-38页 |
| ·基于 QMC-GPF-PHD 的检测前跟踪算法 | 第38-40页 |
| ·仿真实验及分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第四章 基于伯努利滤波的检测前跟踪算法研究 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·伯努利滤波 | 第47-50页 |
| ·伯努利随机集以及模型建立 | 第47-48页 |
| ·伯努利滤波器 | 第48-49页 |
| ·伯努利滤波器的粒子实现形式 | 第49-50页 |
| ·多伯努利滤波器 | 第50-53页 |
| ·多伯努利随机集 | 第50-51页 |
| ·多伯努利滤波器 | 第51-52页 |
| ·势均衡的多伯努利滤波器 | 第52-53页 |
| ·多伯努利滤波器 TBD 算法 | 第53-57页 |
| ·基于粒子滤波的多伯努利 TBD 算法 | 第54-55页 |
| ·基于高斯粒子的多伯努利 TBD 算法 | 第55-57页 |
| ·基于多伯努利滤波器 TBD 的改进算法 | 第57-59页 |
| ·仿真实验及分析 | 第59-64页 |
| ·仿真实验一 | 第59-62页 |
| ·仿真实验二 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 作者在读期间的科研工作及研究成果 | 第75-76页 |
