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基于随机有限集多扩展目标跟踪方法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第7-9页 | | Abstract | 第9-10页 | | 第1章 绪论 | 第13-17页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 | | 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第16-17页 | | 第2章 多扩展目标跟踪及量测集划分方法的研究 | 第17-35页 | | 2.1 引言 | 第17页 | | 2.2 随机有限集理论基础 | 第17-20页 | | 2.2.1 随机有限集 | 第17-18页 | | 2.2.2 随机有限集的统计描述 | 第18-20页 | | 2.3 多扩展目标GM-PHD滤波算法的实现 | 第20-26页 | | 2.3.1 问题描述 | 第20-21页 | | 2.3.2 多扩展目标PHD滤波算法 | 第21-22页 | | 2.3.3 多扩展目标GM-PHD滤波算法 | 第22-25页 | | 2.3.4 高斯项的修剪与合并 | 第25-26页 | | 2.4 量测集划分方法 | 第26-30页 | | 2.4.1 Kmeans++划分 | 第27-28页 | | 2.4.2 密度模糊C均值划分 | 第28-29页 | | 2.4.3 自适应密度模糊C均值划分 | 第29-30页 | | 2.5 多扩展目标估计性能的评价指标 | 第30-31页 | | 2.6 仿真实验分析 | 第31-34页 | | 2.6.1 仿真场景和参数设置 | 第31页 | | 2.6.2 仿真实验和结果分析 | 第31-34页 | | 2.7 本章小结 | 第34-35页 | | 第3章 多扩展目标容积粒子PHD跟踪方法的研究 | 第35-49页 | | 3.1 引言 | 第35页 | | 3.2 问题描述 | 第35-36页 | | 3.3 多扩展目标粒子PHD滤波算法的实现 | 第36-39页 | | 3.3.1 粒子滤波 | 第36-37页 | | 3.3.2 多扩展目标粒子PHD滤波算法 | 第37-39页 | | 3.4 多扩展目标容积粒子PHD滤波算法的实现 | 第39-44页 | | 3.4.1 容积原则 | 第39-40页 | | 3.4.2 容积卡尔曼滤波 | 第40-42页 | | 3.4.3 多扩展目标容积粒子PHD滤波算法 | 第42-44页 | | 3.5 仿真实验分析 | 第44-48页 | | 3.5.1 仿真场景和参数设置 | 第44-45页 | | 3.5.2 仿真实验和结果分析 | 第45-48页 | | 3.6 本章小结 | 第48-49页 | | 第4章 基于随机矩阵多扩展目标跟踪方法的研究 | 第49-64页 | | 4.1 引言 | 第49页 | | 4.2 跟踪模型的描述 | 第49-52页 | | 4.2.1 质心运动模型 | 第49-50页 | | 4.2.2 形状演化模型 | 第50-51页 | | 4.2.3 转换量测模型 | 第51-52页 | | 4.3 GIW-PHD滤波算法 | 第52-59页 | | 4.3.1 预测步 | 第52-54页 | | 4.3.2 更新步 | 第54-57页 | | 4.3.3 GIW分量的修剪与合并 | 第57-59页 | | 4.4 仿真实验分析 | 第59-62页 | | 4.4.1 仿真环境和参数设置 | 第59-60页 | | 4.4.2 仿真实验和结果分析 | 第60-62页 | | 4.5 本章小结 | 第62-64页 | | 第5章 结论与展望 | 第64-66页 | | 5.1 结论 | 第64-65页 | | 5.2 展望 | 第65-66页 | | 参考文献 | 第66-72页 | | 致谢 | 第72-73页 | | 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第73页 |
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论文编号BS2705032，这篇论文共73页
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