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随机有限集扩展目标跟踪算法研究
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随机有限集扩展目标跟踪算法研究
论文目录
 
作者简介第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-13页
第一章 绪论第13-21页
　　1.1 研究背景及意义第13-14页
　　1.2 扩展目标跟踪技术研究现状第14-18页
　　1.3 论文主要内容和章节安排第18-21页
第二章 随机有限集理论及其扩展目标滤波第21-33页
　　2.1 引言第21页
　　2.2 随机有限集理论概述第21-23页
　　2.3 基于RFS理论的扩展目标滤波第23-31页
　　　　2.3.1 ET-PHD滤波第23-24页
　　　　2.3.2 ET-GM-PHD滤波第24-26页
　　　　2.3.3 ET-GIW-PHD滤波第26-31页
　　2.4 本章小结第31-33页
第三章 基于模糊ART划分的ET-GM-PHD滤波第33-51页
　　3.1 引言第33-34页
　　3.2 问题描述与距离划分第34-35页
　　　　3.2.1 问题描述第34页
　　　　3.2.2 距离划分第34-35页
　　3.3 基于模糊ART的划分方法第35-41页
　　　　3.3.1 模糊ART划分第35-37页
　　　　3.3.2 势过高估计问题第37-39页
　　　　3.3.3 模糊ART次划分第39-40页
　　　　3.3.4 计算复杂度分析第40-41页
　　3.4 仿真实验与分析第41-49页
　　3.5 本章小结第49-51页
第四章 基于贝叶斯划分的ET-GIW-PHD滤波第51-69页
　　4.1 引言第51-52页
　　4.2 划分方法概述第52-54页
　　　　4.2.1 预测划分第52-53页
　　　　4.2.2 EM划分第53页
　　　　4.2.3 存在的问题第53-54页
　　4.3 鲁棒贝叶斯划分第54-59页
　　　　4.3.1 贝叶斯划分第54-58页
　　　　4.3.2 生成划分子集第58-59页
　　4.4 仿真实验与分析第59-67页
　　4.5 本章小结第67-69页
第五章 基于模糊ART的高斯混合约简算法第69-87页
　　5.1 引言第69-70页
　　5.2 基础知识第70-73页
　　　　5.2.1 高斯混合约简标记第70页
　　　　5.2.2 合并准则第70-72页
　　　　5.2.3 NISD测度第72-73页
　　5.3 基于聚类的高斯混合约简算法概述第73-75页
　　　　5.3.1 SGMCR（Salmond’s GM clustering reduction）算法第73-74页
　　　　5.3.2 GMRC（GM reduction via clustering）算法第74-75页
　　　　5.3.3 MGMRC（Modified GM reduction via clustering）算法第75页
　　5.4 基于模糊ART的高斯混合约简算法第75-79页
　　　　5.4.1 KL距离第75-76页
　　　　5.4.2 GMR-FART算法第76-79页
　　5.5 仿真实验与分析第79-86页
　　　　5.5.1 一维情况第79-80页
　　　　5.5.2 四维情况第80-86页
　　5.6 本章小结第86-87页
第六章 高斯逆威沙特混合约简算法评价准则第87-103页
　　6.1 引言第87页
　　6.2 问题描述与合并准则第87-89页
　　　　6.2.1 问题描述第87-88页
　　　　6.2.2 合并准则第88-89页
　　6.3 加权合并距离测度第89-93页
　　6.4 评价准则（NISD测度）第93-97页
　　6.5 仿真实验与分析第97-102页
　　　　6.5.1 一维情况第97-101页
　　　　6.5.2 二维情况第101-102页
　　6.6 本章小结第102-103页
第七章 总结与展望第103-105页
　　7.1 总结第103-104页
　　7.2 展望第104-105页
致谢第105-107页
参考文献第107-121页
攻读博士学位期间的研究成果第121-122页

本篇论文共122页，点击这进入下载页面。
 
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