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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

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