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基于能量比的水下分布式传感器网络目标跟踪

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基于能量比的水下分布式传感器网络目标跟踪
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-18页
  1.1 研究背景和研究意义第10-13页
    1.1.1 水下目标定位研究背景第10-12页
    1.1.2 本课题研究意义第12-13页
  1.2 研究现状第13-16页
  1.3 主要研究内容以及章节安排第16-18页
2 水下分布传感器网络对运动目标的检测第18-34页
  2.1 能量检测器相关概念第18-24页
    2.1.1 二元假设检验问题和N-P准则第18-19页
    2.1.2 观测量的独立性假设第19-20页
    2.1.3 一般高斯检测问题和能量检测器的推导第20-21页
    2.1.4 检测阈值的计算第21-24页
  2.2 水下分布传感器网络目标能量检测的仿真第24-32页
    2.2.1 信号通过能量检测器后输出第24-27页
    2.2.2 能量检测器性能分析第27-32页
  2.3 本章小结第32-34页
3 水下分布传感器网络基于能量比的定位问题第34-54页
  3.1 水下声能传播衰减模型第34-40页
    3.1.1 海水中声信号的传播损失第34-36页
    3.1.2 水下声能衰减模型的推导第36-38页
    3.1.3 传播损失的仿真和声能衰减模型指数的修正第38-40页
  3.2 基于能量比最小二乘定位算法第40-47页
    3.2.1 非线性最小二乘定位算法第40-43页
    3.2.2 基于能量比最小二乘(ER-LS)定位算法第43-47页
  3.3 定位算法仿真及分析第47-52页
    3.3.1 ER-LS定位仿真结果分析第47-50页
    3.3.2 双阈值检测法计数阈值对能量数据的筛选仿真第50-52页
  3.4 本章小结第52-54页
4 基于能量比观察的扩展卡尔曼滤波跟踪第54-67页
  4.1 基于能量比的状态—空间模型第54-59页
    4.1.1 运动模型第54-55页
    4.1.2 测量模型第55-59页
  4.2 基于能量比的扩展卡尔曼滤波跟踪算法第59-65页
    4.2.1 扩展卡尔曼滤波原理第59-61页
    4.2.2 滤波跟踪算法仿真及分析第61-65页
  4.3 本章小结第65-67页
5 总结和展望第67-69页
  5.1 研究总结第67-68页
  5.2 前景展望第68-69页
参考文献第69-72页
作者简历第72页

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