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机动群目标跟踪关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第9-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 课题研究的目的和意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 中心类群目标跟踪第14-16页
        1.2.2 基于随机有限集理论的群目标跟踪第16-17页
        1.2.3 群扩展状态的估计算法第17-19页
    1.3 论文结构及工作安排第19-22页
第二章 机动群目标跟踪基本模型及算法第22-34页
    2.1 机动群目标跟踪基本原理第22-23页
    2.2 机动目标跟踪模型第23-28页
        2.2.1 匀速模型第23-24页
        2.2.2 匀加速模型第24-25页
        2.2.3 协同转弯模型第25-26页
        2.2.4 “当前”统计模型第26-28页
    2.3 中心类群目标跟踪算法第28-31页
        2.3.1 中心群跟踪算法第28-30页
        2.3.2 编队群跟踪算法第30-31页
    2.4 算法仿真及实验分析第31-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 机动群目标跟踪自适应滤波算法第34-45页
    3.1 综合交互多模型中心群跟踪算法第35-37页
    3.2 转移概率自适应第37-40页
        3.2.1 贝叶斯法第38-39页
        3.2.2 增量法第39-40页
    3.3 算法仿真及实验分析第40-43页
    3.4 本章小结第43-45页
第四章 机动群目标跟踪数据关联算法第45-69页
    4.1 传统贝叶斯类数据关联算法第45-53页
        4.1.1 最近邻算法第45-46页
        4.1.2 概率数据关联算法第46-49页
        4.1.3 联合概率数据关联算法第49-53页
    4.2 基于多特征信息融合的中心群跟踪算法第53-58页
        4.2.1 基于D-S证据理论的基本可信度赋值函数第54-55页
        4.2.2 多特征信息融合第55-58页
    4.3 自适应关联波门设计第58-60页
        4.3.1 关联波门的定义第58-59页
        4.3.2 自适应关联波门设计第59-60页
    4.4 算法仿真及实验分析第60-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 机动群目标扩展状态估计算法第69-89页
    5.1 基于随机矩阵的群分离检测第69-77页
        5.1.1 随机矩阵算法第69-76页
        5.1.2 群分离检测第76-77页
    5.2 群分离与合并跟踪算法第77-81页
        5.2.1 基于k-means聚类的群划分与航迹关联第77-79页
        5.2.2 最小二乘法拟合椭圆第79-81页
    5.3 算法仿真及实验分析第81-88页
    5.4 本章小结第88-89页
结束语第89-92页
致谢第92-94页
参考文献第94-101页
作者在学期间取得的学术成果第101页

 
 
论文编号BS4656958,这篇论文共101
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