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基于分布式卡尔曼滤波的目标跟踪方法研究

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基于分布式卡尔曼滤波的目标跟踪方法研究
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  1.1 研究的目的和意义第10-11页
  1.2 目标跟踪的研究现状第11-13页
    1.2.1 目标跟踪的发展历程第11-12页
    1.2.2 目标跟踪中的估计理论第12-13页
  1.3 主要内容和章节安排第13-15页
第2章 目标跟踪理论基础第15-26页
  2.1 机动目标运动建模第15-18页
    2.1.1 CV/CA模型第15-16页
    2.1.2 时间相关模型第16-17页
    2.1.3 “当前”统计模型第17页
    2.1.4 协调转弯模型第17-18页
    2.1.5 交互式多模型第18页
  2.2 目标跟踪中的估计理论第18-25页
    2.2.1 扩展卡尔曼滤波第19-20页
    2.2.2 无迹卡尔曼滤波第20-23页
    2.2.3 粒子滤波第23-25页
  2.3 本章小结第25-26页
第3章 基于分布式滤波的单目标跟踪方法第26-38页
  3.1 分布式滤波方法第26-31页
    3.1.1 分布式卡尔曼滤波第28-29页
    3.1.2 分布式UKF方法第29-31页
  3.2 仿真分析第31-37页
    3.2.1 目标跟踪算法性能评估第31页
    3.2.2 仿真场景及结果第31-37页
  3.3 本章小结第37-38页
第4章 基于分布式自适应滤波的单目标跟踪方法第38-50页
  4.1 分布式自适应滤波方法第38-44页
    4.1.1 基于极大后验理论的噪声估计第38-40页
    4.1.2 分布式自适应UKF方法第40-42页
    4.1.3 仿真分析第42-44页
  4.2 变网络结构的分布式滤波方法第44-49页
    4.2.1 分布式网络结构的变化第45-47页
    4.2.2 仿真分析第47-49页
  4.3 本章小结第49-50页
第5章 基于分布式滤波的多目标跟踪方法第50-61页
  5.1 数据关联方法第50-53页
    5.1.1 最临近法第50-51页
    5.1.2 概率数据关联第51-52页
    5.1.3 联合概率数据关联第52-53页
  5.2 一种改进的联合概率数据关联方法第53-55页
  5.3 基于IJPDA的分布式UKF方法第55-60页
    5.3.1 算法描述第55-57页
    5.3.2 仿真分析第57-60页
  5.4 本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第67-68页
致谢第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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