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群智能优化粒子滤波红外弱小目标检测前跟踪算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | ABSTRACT | 第7-12页 | | 第1章 绪论 | 第12-19页 | | ·课题研究的背景与意义 | 第12-13页 | | ·红外弱小目标相关理论概述 | 第13-15页 | | ·红外弱小目标的概念及特征分析 | 第13页 | | ·红外弱小目标检测的理论依据 | 第13-14页 | | ·红外弱小目标检测的技术指标 | 第14-15页 | | ·红外弱小目标检测与跟踪技术的研究现状 | 第15-16页 | | ·群智能优化算法 | 第16-17页 | | ·论文主要内容安排 | 第17-19页 | | 第2章 贝叶斯估计理论与粒子滤波 | 第19-30页 | | ·引言 | 第19页 | | ·贝叶斯估计理论 | 第19-21页 | | ·递推贝叶斯估计 | 第19-20页 | | ·蒙特卡罗方法 | 第20-21页 | | ·粒子滤波算法 | 第21-27页 | | ·序贯重要性采样 | 第22-24页 | | ·重采样 | 第24-26页 | | ·标准粒子滤波算法 | 第26-27页 | | ·粒子滤波算法中存在的问题及改进算法的研究方向 | 第27-28页 | | ·本章小结 | 第28-30页 | | 第3章 基于粒子滤波的检测前跟踪算法 | 第30-42页 | | ·引言 | 第30页 | | ·检测前跟踪技术简述 | 第30-31页 | | ·红外弱小目标检测前跟踪系统的数学模型 | 第31-34页 | | ·系统模型 | 第31-32页 | | ·量测模型 | 第32-34页 | | ·基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第34-37页 | | ·贝叶斯框架下的检测前跟踪算法 | 第34-35页 | | ·基于粒子滤波的检测前跟踪算法 | 第35-37页 | | ·仿真结果分析 | 第37-41页 | | ·算法性能分析指标 | 第37-38页 | | ·仿真性能分析 | 第38-41页 | | ·本章小结 | 第41-42页 | | 第4章 高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法 | 第42-56页 | | ·引言 | 第42页 | | ·基本粒子群优化算法 | 第42-45页 | | ·粒子群优化算法的基本理论 | 第42-44页 | | ·粒子群优化算法的研究动态 | 第44-45页 | | ·高斯粒子群优化算法 | 第45页 | | ·高斯粒子群优化粒子滤波红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第45-48页 | | ·高斯粒子群优化粒子滤波算法 | 第46页 | | ·高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法 | 第46-48页 | | ·仿真结果分析 | 第48-54页 | | ·不同粒子数目下仿真结果对比 | 第49-51页 | | ·不同信噪比下仿真结果对比 | 第51-54页 | | ·PSOPFTBD 算法复杂度分析 | 第54页 | | ·仿真结论 | 第54-55页 | | ·本章小结 | 第55-56页 | | 第5章 人工蜂群优化粒子滤波检测前跟踪算法 | 第56-71页 | | ·引言 | 第56页 | | ·人工蜂群算法简介 | 第56-60页 | | ·人工蜂群算法生物学基础 | 第56-57页 | | ·人工蜂群算法原理 | 第57-59页 | | ·人工蜂群算法的研究进展 | 第59-60页 | | ·人工蜂群优化粒子滤波红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第60-64页 | | ·人工蜂群算法优化粒子滤波算法 | 第61页 | | ·人工蜂群优化粒子滤波红外弱小目标检测前跟踪算法 | 第61-64页 | | ·仿真结果与分析 | 第64-69页 | | ·不同粒子数目下对比结果 | 第64-67页 | | ·不同信噪比下对比结果 | 第67-69页 | | ·ABCPFTBD 算法复杂度分析 | 第69页 | | ·仿真结论 | 第69-70页 | | ·本章小结 | 第70-71页 | | 结论 | 第71-73页 | | 参考文献 | 第73-78页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 | | 致谢 | 第79页 |
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论文编号BS2091504，这篇论文共79页
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