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机动目标跟踪算法与应用研究
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机动目标跟踪算法与应用研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
　　· 机动目标跟踪的研究目的及意义第7-8页
　　　　· 研究目的第7-8页
　　　　· 研究意义第8页
　　· 机动目标跟踪系统的组成要素第8-11页
　　　　· 目标的数学模型第8-9页
　　　　· 机动检测第9页
　　　　· 相关波门的形成第9-10页
　　　　· 跟踪坐标系与滤波状态变量的选取第10-11页
　　　　· 数据关联与跟踪维持第11页
　　· 跟踪系统的数字仿真第11-13页
　　　　· 系统仿真技术的基本概念第11-12页
　　　　· 目标跟踪系统的数字仿真第12-13页
　　· 本文的主要研究工作及内容安排第13-15页
第二章 机动目标跟踪中的自适应滤波算法第15-31页
　　· 卡尔曼滤波算法第15-20页
　　　　· 卡尔曼滤波算法简介第15-17页
　　　　· 卡尔曼滤波应用中应注意的一些问题第17-18页
　　　　· 两种实用的线性滤波技术第18-19页
　　　　· 卡尔曼滤波与其他线性滤波比较第19-20页
　　· 自适应滤波算法第20-23页
　　　　· 检测自适应滤波第20-21页
　　　　· 实时辨识自适应滤波第21-22页
　　　　· “全面”自适应滤波第22-23页
　　· 基于“当前”统计模型的均值与方差自适应跟踪算法第23-28页
　　　　· 机动目标“当前”统计模型第23-25页
　　　　· 自适应卡尔曼滤波算法第25-27页
　　　　· 改进的自适应滤波算法(IAF)第27-28页
　　· IAF算法仿真及分析第28-29页
　　· 本章小结第29-31页
第三章 密集回波环境中的机动目标跟踪第31-53页
　　· 数据关联算法的发展概况第31-37页
　　　　· 最近邻数据关联法第32-33页
　　　　· 概率数据关联算法第33页
　　　　· “全邻”最优滤波器法第33-34页
　　　　· 联合概率数据关联算法第34页
　　　　· 多假设法第34-35页
　　　　· 整数规划法第35页
　　　　· 高斯和法第35页
　　　　· 轨迹分裂法第35-36页
　　　　· 最大似然法第36页
　　　　· 简化的联合概率数据关联算法第36-37页
　　· 交互式多模型滤波算法的发展概况第37-41页
　　　　· 交互式多模型滤波算法简介第37-38页
　　　　· 存在的主要问题及改进方法第38-40页
　　　　· 交互式多模型与数据关联结合的目标跟踪第40页
　　　　· 发展趋势和关键技术第40-41页
　　· 密集回波环境中的单机动目标跟踪第41-48页
　　　　· 交互式多模型(IMM)滤波算法第41-42页
　　　　· 概率数据关联(PDA)算法第42-45页
　　　　· 交互式自适应概率数据关联(IMM-APDA)算法第45-48页
　　· 密集回波环境中的多机动目标跟踪第48-50页
　　· IMM-APDA算法仿真及分析第50-51页
　　· 本章小结第51-53页
第四章 现代智能技术在目标跟踪中的应用第53-65页
　　· 神经网络在目标跟踪中的应用第53-58页
　　　　· 神经网络系统概述第53-54页
　　　　· 两种网络模型简介第54-57页
　　　　· 自适应滤波算法的BP网络实现第57-58页
　　　　· 数据关联问题的Hopfield网络求解第58页
　　· 模糊系统在目标跟踪中的应用第58-63页
　　　　· 模糊系统概述第59-60页
　　　　· 模糊数据关联第60-62页
　　　　· 模糊系统与神经网络结合的目标跟踪第62-63页
　　· 本章小结第63-65页
第五章 总结与展望第65-67页
　　· 工作总结第65-66页
　　· 展望第66-67页
参考文献第67-71页
硕士期间所发表的论文第71-72页
致谢第72-73 页

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