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基于形状估计的随机集多扩展目标跟踪方法研究
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基于形状估计的随机集多扩展目标跟踪方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
符号对照表
第10-11页
缩略语对照表
第11-14页
第一章 绪论
第14-20页
1.1 研究背景及意义
第14-15页
1.2 随机集应用概述
第15-16页
1.3 扩展目标跟踪技术研究现状
第16-17页
1.4 论文主要工作与内容安排
第17-20页
第二章 基于随机集的多扩展目标跟踪基础
第20-36页
2.1 引言
第20页
2.2 概率假设密度滤波算法
第20-22页
2.2.1 算法概述
第20-21页
2.2.2 算法流程
第21-22页
2.3 势概率假设密度滤波算法
第22-24页
2.4 高斯逆威舍特PHD滤波算法
第24-30页
2.4.1 算法概述
第25页
2.4.2 算法流程
第25-30页
2.5 实验仿真与结果分析
第30-34页
2.6 本章小结
第34-36页
第三章 扩展目标量测集的划分方法
第36-46页
3.1 引言
第36页
3.2 基于均值漂移聚类的量测集划分改进算法
第36-40页
3.2.1 算法概述
第38-39页
3.2.2 算法流程
第39-40页
3.3 基于距离划分的模糊C均值量测集划分算法
第40-42页
3.3.1 算法概述
第40-41页
3.3.2 算法流程
第41-42页
3.4 仿真实验与结果分析
第42-45页
3.5 本章小结
第45-46页
第四章 基于星凸形随机超曲面模型的多扩展目标跟踪
第46-62页
4.1 引言
第46页
4.2 星凸形随机超曲面
第46-50页
4.2.1 星凸形随机超曲面模型
第46-49页
4.2.2 自适应估计星凸随机超曲面形状
第49页
4.2.3 形状约束
第49-50页
4.3 基于星凸RHM的高斯混合CPHD滤波器
第50-55页
4.3.1 算法概述
第51页
4.3.2 算法流程
第51-55页
4.4 仿真实验与结果分析
第55-60页
4.5 本章小结
第60-62页
第五章 总结与展望
第62-64页
5.1 总结
第62-63页
5.2 展望
第63-64页
参考文献
第64-70页
致谢
第70-72页
作者简介
第72-73页
本篇论文共
73
页,
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。
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