声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 目标跟踪方法的研究进展与现状
1.3 本文的研究内容与结构安排
第2章 随机有限集理论基础
2.1 引言
2.2 系统模型
2.2.1 目标运动模型
2.2.2 量测模型
2.2.3 量测数据估计
2.2.4 仿真研究与性能分析
2.3 卡尔曼滤波
2.3.1 卡尔曼滤波
2.3.2 常增益滤波
2.3.3 仿真研究与性能分析
2.4 多模型滤波
2.4.1 交互多模型滤波
2.4.2 改进的交互多模型滤波
2.4.3 仿真研究与性能分析
2.5 随机有限集理论
2.5.1 随机有限集理论
2.5.2 多目标贝叶斯滤波
2.5.3 概率假设密度与势分布
2.6 本章小结
第3章 基于PHD滤波的目标跟踪方法
3.1 引言
3.2 PHD滤波
3.2.1 标准的PHD滤波
3.2.2 未知探测概翠的PHD滤波
3.2.3 未知杂波率的PHD滤波
3.3 改进的PHD滤波
3.3.1 基于阈值的粒子权值分配准则
3.3.2 算法原理与SMC实现
3.3.3 仿真研究与性能分析
3.4 改进的多模型PHD滤波
3.4.1 自适应遗传方法
3.4.2 算法原理与SMC实现
3.4.3 仿真研究与性能分析
3.5 本章小结
第4章 基于CPHD滤波的目标跟踪方法
4.1 引言
4.2 CPHD滤波
4.2.1 标准的CPHD滤波
4.2.2 未知探测概率的CPHD滤波
4.2.3 未知杂波率的CPHD滤波
4.3 改进的CPHD滤波
4.3.1 基于缩放因子的粒子权值分配准则
4.3.2 算法原理与SMC实现
4.3.3 仿真研究与性能分析
4.4 改进的多模型CPHD滤波
4.4.1 边缘粒子滤波
4.4.2 算法原理与SMC实现
4.4.3 仿真研究与性能分析
4.5 本章小结
第5章 随机有限集理论在VTS目标跟踪中的应用
5.1 引言
5.2 VTS概述
5.2.1 系统架构
5.2.2 主要功能
5.3 VTS雷达信息处理子系统
5.3.1 关键技术
5.3.2 主要功能
5.4 随机有限集理论在VTS目标跟踪中的应用
5.4.1 VTS雷达信息处理子系统的设置
5.4.2 实现结果与性能分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间公开发表论文
致谢
作者简介