大型机场场面机动目标跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12-15页 |
| ·机动目标运动模型的研究现状 | 第12-13页 |
| ·机动目标跟踪滤波算法的研究现状 | 第13页 |
| ·粒子滤波算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·机场场面运动目标跟踪算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第二章 机动目标跟踪技术的基本方法 | 第16-29页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·机动目标运动模型 | 第16-20页 |
| ·曲线运动模型 | 第17-18页 |
| ·Singer 模型 | 第18页 |
| ·当前统计模型 | 第18-19页 |
| ·多模型设计 | 第19-20页 |
| ·其它模型 | 第20页 |
| ·机动目标跟踪滤波算法 | 第20-28页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第20-24页 |
| ·卡尔曼滤波的基本原理 | 第20-21页 |
| ·带检测的跟踪算法 | 第21-22页 |
| ·自适应滤波算法 | 第22-24页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第24页 |
| ·粒子滤波 | 第24-28页 |
| ·粒子滤波的基本原理 | 第25-26页 |
| ·粒子滤波的缺陷及解决办法 | 第26-27页 |
| ·标准粒子滤波器的实现 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 大型机场场面目标跟踪 | 第29-51页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·机场场面目标运动背景及特点 | 第29-30页 |
| ·机场场面目标跟踪系统 | 第30-31页 |
| ·基于地图信息的量测预处理 | 第31-34页 |
| ·基本原理 | 第31-32页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第32-34页 |
| ·跟踪滤波算法 | 第34-42页 |
| ·交互式多模型算法 | 第34-40页 |
| ·机场场面目标跟踪模型集设计 | 第34-36页 |
| ·基于地图信息的模型集自适应 | 第36-37页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第37-40页 |
| ·基于当前统计模型的方差自适应算法 | 第40-42页 |
| ·基本原理和步骤 | 第40-41页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第41-42页 |
| ·跟踪定位输出优化算法 | 第42-50页 |
| ·问题阐述 | 第43页 |
| ·几种带约束条件的最优化算法 | 第43-45页 |
| ·性能分析 | 第45-48页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于联合似然估计的交互式多模型算法 | 第51-58页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·似然度估计的意义 | 第51-52页 |
| ·传统似然度估计方法及缺陷 | 第52-53页 |
| ·联合似然估计方法 | 第53-55页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法 | 第58-70页 |
| ·概述 | 第58页 |
| ·基于粒子滤波的交互式多模型算法 | 第58-62页 |
| ·基本原理和步骤 | 第58-60页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第60-62页 |
| ·一种新的多模型蒙特卡罗算法 | 第62-69页 |
| ·卷积粒子滤波 | 第62-66页 |
| ·基本原理和步骤 | 第62-64页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第64-66页 |
| ·基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法 | 第66-69页 |
| ·基本原理和步聚 | 第66-67页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结束语 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
