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基于随机有限集的多目标跟踪方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-11页 | | CONTENTS | 第11-14页 | | 图表目录 | 第14-17页 | | 主要符号表 | 第17-19页 | | 1 绪论 | 第19-27页 | | ·研究背景及意义 | 第19-20页 | | ·多目标跟踪技术研究现状 | 第20-24页 | | ·传统多目标跟踪方法 | 第20-22页 | | ·基于随机有限集的多目标跟踪方法 | 第22-24页 | | ·论文的研究内容和结构安排 | 第24-27页 | | 2 基于随机有限集的多目标跟踪方法理论基础 | 第27-39页 | | ·贝叶斯滤波器 | 第27-28页 | | ·卡尔曼滤波器 | 第28-29页 | | ·随机有限集理论 | 第29-32页 | | ·随机有限集的定义 | 第29-30页 | | ·随机有限集的概率密度 | 第30-31页 | | ·随机有限集的矩 | 第31-32页 | | ·随机有限集的概率母泛函 | 第32页 | | ·基于随机有限集的多目标跟踪方法 | 第32-38页 | | ·基于随机有限集的多目标模型 | 第33-34页 | | ·多目标贝叶斯滤波器 | 第34-35页 | | ·概率假设密度滤波器 | 第35-38页 | | ·本章小结 | 第38-39页 | | 3 高斯混合-概率假设密度滤波器及在多个相互接近目标跟踪中的应用 | 第39-59页 | | ·引言 | 第39-40页 | | ·高斯混合-概率假设密度滤波器 | 第40-43页 | | ·一种改进的高斯成分修剪合并方法 | 第43-49页 | | ·算法描述 | 第44-48页 | | ·计算复杂度分析 | 第48-49页 | | ·仿真实验与结果讨论 | 第49-58页 | | ·仿真实验1 | 第49-56页 | | ·仿真实验2 | 第56-58页 | | ·本章小结 | 第58-59页 | | 4 基于中心差分卡尔曼-概率假设密度滤波的多目标跟踪方法 | 第59-87页 | | ·引言 | 第59-60页 | | ·扩展卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第60-64页 | | ·扩展卡尔曼滤波器 | 第60-61页 | | ·扩展卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第61-64页 | | ·无轨迹卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第64-69页 | | ·无轨迹卡尔曼滤波器 | 第64-66页 | | ·无轨迹卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第66-69页 | | ·中心差分卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第69-77页 | | ·中心差分卡尔曼滤波器 | 第70-73页 | | ·中心差分卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第73-77页 | | ·仿真实验与结果讨论 | 第77-86页 | | ·本章小结 | 第86-87页 | | 5 基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多目标跟踪方法 | 第87-111页 | | ·引言 | 第87页 | | ·数值积分卡尔曼滤波器 | 第87-91页 | | ·数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波器 | 第91-99页 | | ·算法描述 | 第91-93页 | | ·仿真实验与结果讨论 | 第93-99页 | | ·基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法 | 第99-110页 | | ·多说话人跟踪方法概述 | 第99-100页 | | ·数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波在多说话人跟踪中的应用 | 第100-103页 | | ·仿真实验与结果讨论 | 第103-110页 | | ·本章小结 | 第110-111页 | | 6 总结与展望 | 第111-113页 | | ·总结 | 第111-112页 | | ·展望 | 第112-113页 | | 参考文献 | 第113-124页 | | 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第124-125页 | | 致谢 | 第125-126页 | | 作者简介 | 第126-127页 |
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论文编号BS1908096，这篇论文共127页
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