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滤波技术、滤波器论文

基于高斯过程回归的多扩展目标跟踪方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 扩展目标跟踪技术研究现状第15-16页
    1.3 论文主要工作与内容安排第16-18页
第二章 基于随机集的多扩展目标跟踪基础第18-40页
    2.1 引言第18-19页
    2.2 基础理论第19-20页
        2.2.1 随机集滤波模型第19-20页
    2.3 高斯逆威舍特PHD滤波器第20-30页
        2.3.1 系统模型第21-22页
        2.3.2 算法流程第22-30页
    2.4 基于星凸RHM的高斯混合CPHD滤波器第30-39页
        2.4.1 星凸形随机超曲面模型第30-32页
        2.4.2 算法关键及概述第32-35页
        2.4.3 算法流程第35-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 基于高斯过程回归的多扩展目标跟踪第40-60页
    3.1 引言第40页
    3.2 高斯过程回归基本原理第40-44页
        3.2.1 预测第40-42页
        3.2.2 训练第42页
        3.2.3 形状估计原理第42-44页
    3.3 基于高斯过程回归的高斯混合PHD多扩展目标跟踪第44-50页
        3.3.1 算法概述第44-45页
        3.3.2 算法流程第45-50页
    3.4 基于高斯过程回归的伽玛高斯混合CPHD多扩展目标跟踪第50-53页
        3.4.1 算法流程第50-53页
    3.5 仿真实验与结果分析第53-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 基于高斯过程回归的多机动扩展目标跟踪第60-76页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 机动目标跟踪基础理论第61-65页
        4.2.1 目标动态模型第61-62页
        4.2.2 交互多模型算法第62-65页
    4.3 基于高斯过程回归的多机动扩展目标跟踪算法第65-71页
        4.3.1 算法概述第65页
        4.3.2 算法流程第65-71页
    4.4 仿真实验与结果分析第71-74页
    4.5 本章小结第74-76页
第五章 总结与展望第76-78页
    5.1 总结第76页
    5.2 展望第76-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-86页
作者简介第86-87页
随机有限集论文 扩展目标论文 星凸模型论文 高斯过程回归论文
论文编号BS3163134,这篇论文共87
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