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基于概率模型的运动轨迹状态估计方法及应用研究
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基于概率模型的运动轨迹状态估计方法及应用研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-15页
1.1 课题背景及研究的目的及意义
第9-10页
1.2 状态估计理论的研究现状
第10-11页
1.3 滤波理论的研究现状
第11-13页
1.4 本文主要研究内容
第13-15页
第2章 经典贝叶斯滤波
第15-43页
2.1 引言
第15页
2.2 贝叶斯估计
第15-28页
2.2.1 卡尔曼滤波
第16-19页
2.2.2 扩展卡尔曼滤波
第19-21页
2.2.3 无损卡尔曼滤波
第21-25页
2.2.4 粒子滤波
第25-28页
2.3 模型的计算机仿真实现
第28-42页
2.3.1 一维系统模型
第28-33页
2.3.2 二维系统模型
第33-38页
2.3.3 三维系统模型
第38-42页
2.4 本章小结
第42-43页
第3章 改进的状态估计算法
第43-64页
3.1 引言
第43页
3.2 加入三阶矩的无损卡尔曼滤波
第43-53页
3.2.1 理论分析
第43-45页
3.2.2 收敛性分析
第45-51页
3.2.3 计算机仿真结果
第51-53页
3.3 基于非线性优化的状态估计算法
第53-58页
3.4 基于共轭先验分布的贝叶斯滤波
第58-63页
3.4.1 共轭分布的建立
第58-60页
3.4.2 计算机仿真实现
第60-63页
3.5 本章小结
第63-64页
第4章 状态估计算法在目标跟踪中的应用
第64-71页
4.1 引言
第64页
4.2 机动模型
第64-66页
4.2.1 匀速模型
第64-65页
4.2.2 匀加速模型
第65页
4.2.3 匀转弯模型
第65-66页
4.2.4 Singer模型
第66页
4.3 仿真建模
第66-70页
4.4 本章小结
第70-71页
结论
第71-72页
参考文献
第72-77页
致谢
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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