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雷达高机动多目标跟踪算法研究
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雷达高机动多目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-24页
　　　　1.1 研究背景及意义第16-17页
　　　　1.2 国内外研究现状第17-22页
　　　　　　　　1.2.1 机动目标的运动模型和滤波算法研究现状第17-19页
　　　　　　　　1.2.2 多目标跟踪的数据关联和随机集技术研究现状第19-21页
　　　　　　　　1.2.3 高机动多目标跟踪算法研究现状第21-22页
　　　　1.3 本文主要工作和结构安排第22-24页
第二章 机动目标的运动模型和滤波算法第24-42页
　　　　2.1 机动目标的运动模型第24-30页
　　　　　　　　2.1.1 匀速和匀加速模型第24-25页
　　　　　　　　2.1.2 转弯模型第25-26页
　　　　　　　　2.1.3 Singer模型第26-27页
　　　　　　　　2.1.4 当前统计模型第27-28页
　　　　　　　　2.1.5 交互式多模型第28-30页
　　　　2.2 非线性滤波算法第30-35页
　　　　　　　　2.2.1 扩展卡尔曼滤波第31-32页
　　　　　　　　2.2.2 不敏卡尔曼滤波第32-34页
　　　　　　　　2.2.3 容积卡尔曼滤波第34-35页
　　　　2.3 仿真结果与分析第35-40页
　　　　　　　　2.3.1 不同模型对高机动目标跟踪性能比较第35-38页
　　　　　　　　2.3.2 不同算法对高机动目标跟踪性能比较第38-40页
　　　　2.4 小结第40-42页
第三章 基于数据关联的高机动多目标跟踪第42-70页
　　　　3.1 机动多目标跟踪的基本理论第42-44页
　　　　3.2 多目标数据关联算法第44-54页
　　　　　　　　3.2.1 概率数据互联算法第44-47页
　　　　　　　　3.2.2 联合概率数据关联算法第47-49页
　　　　　　　　3.2.3 仿真结果与分析第49-54页
　　　　3.3 改进的联合概率数据关联算法第54-60页
　　　　　　　　3.3.1 Cheap JPDA算法第54-55页
　　　　　　　　3.3.2 修正联合概率数据关联算法第55-57页
　　　　　　　　3.3.3 仿真结果与分析第57-60页
　　　　3.4 基于MJPDA算法的高机动多目标跟踪第60-69页
　　　　　　　　3.4.1 IMM-MJPDA算法原理第60-63页
　　　　　　　　3.4.2 仿真结果与分析第63-69页
　　　　3.5 小结第69-70页
第四章 基于随机集理论的高机动多目标跟踪第70-88页
　　　　4.1 RFS的多目标跟踪基本理论第70-75页
　　　　　　　　4.1.1 RFS的多目标模型建立第70-72页
　　　　　　　　4.1.2 PHD滤波算法第72-74页
　　　　　　　　4.1.3 性能评价指标第74-75页
　　　　4.2 基于GMPHD滤波的多目标跟踪第75-79页
　　　　　　　　4.2.1 GMPHD滤波算法第75-77页
　　　　　　　　4.2.2 仿真结果与分析第77-79页
　　　　4.3 基于EK-GMPHD滤波的高机动多目标跟踪第79-87页
　　　　　　　　4.3.1 基于CS模型的EK-GMPHD高机动多目标跟踪算法第79-81页
　　　　　　　　4.3.2 自适应CS模型的EK-GMPHD高机动多目标跟踪算法第81-83页
　　　　　　　　4.3.3 仿真与结果分析第83-87页
　　　　4.4 小结第87-88页
第五章 总结与展望第88-90页
　　　　5.1 工作总结第88-89页
　　　　5.2 工作展望第89-90页
参考文献第90-94页
致谢第94-96页
作者简介第96-97页

本篇论文共97页，点击这进入下载页面。
 
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