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基于交互式多模型的机动目标跟踪算法研究

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基于交互式多模型的机动目标跟踪算法研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-13 页
  · 目标跟踪研究的意义第7-8 页
  · 目标跟踪的发展及研究现状第8-10 页
  · 目标跟踪的基本原理第10 页
  · 本文的主要内容和安排第10-13 页
2 机动目标运动模型第13-25 页
  · 匀速(CV)模型第13-14 页
  · 匀加速(CA)模型第14-15 页
  · Singer模型第15-19 页
  · “当前”统计模型第19-22 页
    · 机动加速度的“当前”概率密度第19-20 页
    · 机动加速度的非零均值时间相关模型第20-22 页
  · 二级滤波模型第22-24 页
  · 本章小结第24-25 页
3 机动目标跟踪自适应滤波第25-47 页
  · 目标跟踪卡尔曼滤波第25-32 页
    · 线性卡尔曼滤波第26-28 页
    · 非线性卡尔曼滤波第28-30 页
    · 卡尔曼滤波器的仿真对比第30-32 页
  · 目标机动检测第32-41 页
  · 交互式多模型(IMM)算法第41-44 页
    · IMM算法原理第41-42 页
    · 算法步骤第42-44 页
    · 交互式多模型(IMM)算法的改进方法第44 页
  · 本章小结第44-47 页
4 一种改进的交互式多模型算法第47-59 页
  · 一种检测自适应滤波算法第47-49 页
  · 一种典型的交互式多模型滤波算法第49-50 页
  · 改进的交互式多模型滤波算法第50-51 页
  · 几种滤波算法的仿真对比第51-59 页
    · 仿真条件第51-52 页
    · 仿真结果和分析第52-59 页
总结与展望第59-61 页
致谢第61-63 页
参考文献第63-66 页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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