基于随机集的多目标跟踪及融合管控算法研究

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基于随机集的多目标跟踪及融合管控算法研究

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基于随机集的多目标跟踪及融合管控算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外的研究动态	第11-14页
1.2.1 多目标跟踪技术	第11-13页
1.2.2 多传感器信息融合技术	第13-14页
1.2.3 多传感器管控技术	第14页
1.3 本文主要工作	第14-17页
第二章基于随机集理论的多目标滤波技术	第17-30页
2.1 多目标贝叶斯滤波器	第17-18页
2.1.1 贝叶斯多目标推理	第17页
2.1.2 Chapman-Kolmogorov方程	第17-18页
2.1.3 多目标贝叶斯递推公式	第18页
2.2 概率假设密度滤波器	第18-19页
2.3 基数概率假设密度滤波器	第19-21页
2.4 基数平衡多目标多伯努利滤波器	第21-22页
2.5 标号随机集	第22-23页
2.6 广义标号多伯努利滤波器	第23-27页
2.6.1 共轭先验	第23页
2.6.2 GLMB分布族	第23-25页
2.6.3 GLMB滤波器	第25-27页
2.7 标号多伯努利滤波器	第27-28页
2.8 本章小结	第28-30页
第三章基于标号随机集的机动多目标跟踪算法	第30-44页
3.1 跳跃马尔科夫系统	第30-31页
3.1.1 増广多目标状态	第30-31页
3.1.2 跳跃马尔科夫系统	第31页
3.2 多模型GLMB滤波器	第31-33页
3.2.1 多模型GLMB滤波器预测步骤	第31-32页
3.2.2 多模型GLMB滤波器更新步骤	第32-33页
3.2.3 多模型GLMB滤波器的讨论分析	第33页
3.3 混合高斯实现	第33-36页
3.3.1 预测步骤	第34-35页
3.3.2 更新步骤	第35-36页
3.4 仿真分析	第36-43页
3.5 本章小结	第43-44页
第四章基于标号随机集的分布式融合算法	第44-59页
4.1 GMB分布族	第44-45页
4.2 广义协方差交叉准则	第45-46页
4.3 基于GCI准则的分布式跟踪	第46-51页
4.3.1 SO-GMB分布	第46-48页
4.3.2 基于SO-GMB的GCI融合	第48-50页
4.3.3 分布式融合过程总结	第50-51页
4.4 混合高斯实现	第51-53页
4.4.1 快速实现	第52-53页
4.5 仿真分析	第53-58页
4.6 本章小结	第58-59页
第五章基于标号随机集的自适应管控算法	第59-70页
5.1 传感器控制方法	第59-60页
5.1.1 传感器控制方法概述	第59页
5.1.2 柯西施瓦兹散度	第59-60页
5.2 传感器一致融合方法	第60-62页
5.3 基于柯西施瓦兹散度的多传感器控制方法	第62-65页
5.3.1 问题陈述	第62-63页
5.3.2 多传感器控制策略	第63-65页
5.4 仿真分析	第65-68页
5.5 本章小结	第68-70页
第六章结束语	第70-72页
6.1 工作总结	第70-71页
6.2 工作展望	第71-72页
致谢	第72-73页
参考文献	第73-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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