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基于强度滤波器的多目标跟踪算法研究

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基于强度滤波器的多目标跟踪算法研究
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14-18页
  1.1 研究背景及意义第14-15页
  1.2 多目标跟踪技术研究现状第15页
  1.3 强度滤波器概述第15-16页
  1.4 随机集理论概述第16页
  1.5 论文主要研究成果与内容安排第16-18页
第二章 基于PPPs理论的多目标跟踪第18-30页
  2.1 引言第18页
  2.2 PPPs理论第18-20页
  2.3 强度滤波器算法第20-24页
    2.3.1 强度滤波器原理第20-23页
    2.3.2 粒子iFilter滤波第23页
    2.3.3 高斯混合iFilter滤波第23-24页
  2.4 实验仿真与分析第24-28页
  2.5 本章小结第28-30页
第三章 基于强度滤波器的多点目标跟踪算法第30-46页
  3.1 引言第30页
  3.2 标号多目标强度滤波器第30-34页
    3.2.1 EM算法第31页
    3.2.2 MMIF算法第31-34页
  3.3 基于强度滤波器的被动多传感器目标跟踪算法第34-39页
    3.3.1 牛顿迭代多基最小二乘交叉定位第35-36页
    3.3.2 基于强度滤波器的被动多传感器目标跟踪算法流程第36-39页
  3.4 仿真实验与结果分析第39-45页
  3.5 本章小结第45-46页
第四章 基于PHD的未知新生多扩展目标跟踪算法第46-58页
  4.1 引言第46-47页
  4.2 PHD滤波算法第47-51页
    4.2.1 随机集滤波模型第47-48页
    4.2.2 概率假设密度滤波第48-49页
    4.2.3 高斯混合PHD滤波第49页
    4.2.4 粒子PHD滤波第49-51页
  4.3 基于量测数估计的未知新生高斯混合多扩展目标跟踪算法第51-54页
    4.3.1 新生目标估计第51-52页
    4.3.2 基于量测数估计的未知新生高斯混合多扩展目标跟踪算法实现第52-54页
  4.4 仿真实验与结果分析第54-57页
  4.5 本章小结第57-58页
第五章 基于迭代映射的多扩展目标PHD滤波器第58-72页
  5.1 引言第58页
  5.2 基于迭代映射的多扩展目标PHD滤波算法第58-62页
    5.2.1 迭代映射第58-60页
    5.2.2 初始值选择第60页
    5.2.3 序列蒙特卡罗实现第60-62页
  5.3 基于直线拟合的新生未知多扩展目标跟踪算法第62-64页
    5.3.1 直线拟合概述第62-63页
    5.3.2 估计新生目标第63-64页
    5.3.3 基于直线拟合的未知新生多扩展目标跟踪算法步骤第64页
  5.4 仿真实验与结果分析第64-71页
  5.5 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
  6.1 总结第72-73页
  6.2 展望第73-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-82页
作者简介第82-83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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