支持向量机在多目标跟踪中的研究应用



支持向量机在多目标跟踪中的研究应用

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支持向量机在多目标跟踪中的研究应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
第一章绪论	第12-18页
· 引言	第12页
· 多目标跟踪与支持向量机的研究与发展现状	第12-16页
· 多目标跟踪的研究与发展现状	第12-14页
· 支持向量机的研究与发展现状	第14-16页
· 研究问题的提出	第16-17页
· 论文结构及所做工作	第17-18页
第二章基于目标多特征信息的支持向量机数据关联算法	第18-29页
· 引言	第18-19页
· 支持向量机	第19-23页
· 最优分类面	第19页
· 支持向量机基本原理	第19-21页
· 特征空间和核方法	第21-23页
· 目标特征信息分析	第23-25页
· 雷达测量值与目标预测值之间的偏差	第23-24页
· 多普勒频移偏差	第24页
· 雷达目标散射截面积(RCS)偏差	第24-25页
· 支持向量机在数据关联中的应用	第25-26页
· 仿真及分析	第26-27页
· 结论	第27-29页
第三章多传感器航迹融合与关联	第29-39页
· 引言	第29页
· 目标跟踪模型和测量模型	第29-32页
· 基于支持向量机的航迹关联算法	第32-33页
· 雷达和红外信息融合算法	第33-36页
· 顺序式结构的多传感器融合算法	第33-34页
· 卡尔曼加权融合算法	第34-36页
· 仿真与分析	第36-38页
· 支持向量机航迹关联算法仿真	第36-37页
· 雷达和红外传感器航迹融合仿真	第37-38页
· 结论	第38-39页
第四章基于支持向量机的多传感器信息融合机动目标跟踪方法研究	第39-52页
· 引言	第39页
· 基于最优数据压缩的雷达和红外融合	第39-43页
· 跟踪滤波器设计	第43-45页
· 特征向量的提取	第45-46页
· 最小二乘支持向量机的在线训练算法	第46-48页
· 仿真与分析	第48-51页
· 基于SVM的自适应卡尔曼滤波算法仿真	第48-51页
· 结论	第51-52页
第五章总结及展望	第52-54页
参考文献	第54-58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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