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被动多传感器探测目标跟踪技术研究

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被动多传感器探测目标跟踪技术研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-12 页
第一章 绪论第12-24 页
  · 研究背景及意义第12-14 页
  · 被动多传感器探测系统简介第14-16 页
  · 被动目标跟踪技术研究现状第16-22 页
    · 国外研究进展第16-21 页
    · 国内研究现状第21-22 页
  · 论文的主要研究成果与内容安排第22-24 页
第二章 被动多传感器目标跟踪原理和精度分析第24-42 页
  · 引言第24 页
  · 被动多传感器目标跟踪原理第24-34 页
    · 被动多传感器观测原理第24-26 页
    · 被动目标跟踪关键技术第26 页
    · 非线性滤波在被动目标跟踪中的应用第26-34 页
  · 被动多传感器探测系统目标跟踪精度分析第34-41 页
    · 目标跟踪的克拉美-罗下限第34-36 页
    · 基于扩展卡尔曼滤波的集中式融合跟踪第36-37 页
    · 目标跟踪精度的几何分布第37-38 页
    · 仿真实验与分析第38-41 页
    · 被动多传感器探测系统的参数设计第41 页
  · 本章小结第41-42 页
第三章 被动多传感器单目标跟踪方法研究第42-66 页
  · 引言第42 页
  · 基于无迹卡尔曼滤波的被动目标跟踪算法第42-48 页
    · 被动多传感器集中式融合跟踪第43-44 页
    · 无迹变换第44-45 页
    · 目标跟踪算法第45-46 页
    · 仿真实验与分析第46-48 页
  · 基于混合坐标系无迹卡尔曼滤波的被动目标跟踪算法第48-56 页
    · 被动多传感器混合坐标系目标跟踪第49-50 页
    · 目标跟踪算法第50-54 页
    · 仿真实验与分析第54-56 页
  · 基于拟蒙特卡罗采样高斯粒子滤波的被动目标跟踪算法第56-64 页
    · 拟蒙特卡罗采样第57-59 页
    · 目标跟踪算法第59-62 页
    · 仿真实验与分析第62-64 页
  · 本章小结第64-66 页
第四章 被动多传感器机动目标跟踪方法研究第66-92 页
  · 引言第66-67 页
  · 基于二次加权变结构交互多模型的机动目标跟踪算法第67-78 页
    · 多模型算法第67-70 页
    · IMM被动机动目标跟踪第70-72 页
    · 目标跟踪算法第72-74 页
    · 仿真实验与分析第74-78 页
  · 基于自适应两阶段扩展卡尔曼滤波的被动机动目标跟踪算法第78-91 页
    · 机动目标跟踪单模型算法第78-79 页
    · 最优两阶段扩展卡尔曼滤波第79-82 页
    · 噪声自适应估计第82-87 页
    · 目标跟踪算法第87-88 页
    · 仿真实验与分析第88-91 页
  · 本章小结第91-92 页
第五章 被动多传感器多目标跟踪方法研究第92-120 页
  · 引言第92-93 页
  · 基于随机集理论的被动多目标跟踪算法第93-105 页
    · 随机集多目标跟踪理论第93-96 页
    · 概率假设密度滤波第96-97 页
    · 高斯混合概率假设密度滤波第97-102 页
    · 随机集多目标跟踪的性能评价方法第102-105 页
  · 基于交互多模型概率假设密度滤波的被动多目标跟踪算法第105-119 页
    · 多目标交互多模型跟踪原理第105-106 页
    · 目标跟踪算法第106-114 页
    · 仿真实验与分析第114-119 页
  · 本章小结第119-120 页
第六章 总结与展望第120-124 页
  · 工作总结第120-121 页
  · 展望第121-124 页
致谢第124-126 页
参考文献第126-142 页
作者在攻读博士学位期间撰写的论文第142-144 页

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