雷达多目标跟踪的粒子滤波处理方法的研究



雷达多目标跟踪的粒子滤波处理方法的研究

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雷达多目标跟踪的粒子滤波处理方法的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 课题研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 多目标跟踪	第11-13页
1.2.2 粒子滤波	第13-14页
1.3 论文研究内容及组织结构	第14-18页
第2章多目标跟踪与粒子滤波	第18-28页
2.1 多目标跟踪理论	第18-24页
2.1.1 贝叶斯估计理论	第18-19页
2.1.2 跟踪滤波	第19-21页
2.1.3 数据关联	第21-24页
2.2 粒子滤波	第24-26页
2.2.1 蒙特卡洛积分	第24-25页
2.2.2 重采样	第25-26页
2.3 本章小结	第26-28页
第3章基于代价函数的粒子滤波算法	第28-46页
3.1 序贯重要性采样	第28-31页
3.2 序贯重要性重采样粒子滤波算法	第31-33页
3.3 代价参考粒子滤波算法	第33-39页
3.3.1 代价参考粒子滤波算法	第33-35页
3.3.2 高斯代价参考粒子滤波算法	第35-39页
3.4 算法性能的仿真分析	第39-45页
3.4.1 系统统计特性已知	第39-42页
3.4.2 系统统计特性未知	第42-45页
3.5 本章小结	第45-46页
第4章基于CRPF-JPDA的多目标跟踪算法	第46-70页
4.1 联合概率数据关联算法	第46-54页
4.2 基于MC-JPDA的多目标跟踪算法	第54-55页
4.2.1 MC-JPDA的多目标跟踪算法	第54-55页
4.2.2 重要性密度函数的选取	第55页
4.3 基于CRPF-JPDA的多目标跟踪算法	第55-60页
4.3.1 CRPF-JPDA的多目标跟踪算法	第55-56页
4.3.2 观测的门选过程	第56-58页
4.3.3 算法流程	第58-60页
4.4 算法性能的仿真分析	第60-69页
4.4.1 线性模型	第60-63页
4.4.2 非线性模型	第63-66页
4.4.3 非高斯模型	第66-69页
4.5 本章小结	第69-70页
第5章结论	第70-72页
参考文献	第72-78页
致谢	第78-80页
作者简介	第80页

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