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摘 要
RESEARCH ON PARTICLE FILTER ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN TARGET TRACKING
ABSTRACT
目 录
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文的主要工作
1.4 论文结构安排
第二章 粒子滤波算法研究
2.1 概述
2.2 粒子滤波简介
2.2.1 贝叶斯原理与估计
2.2.2 蒙特卡罗分析
2.2.3 贝叶斯重要性采样
2.2.4 序贯重要性采样
2.2.5 序贯重要性采样的退化问题和重采样
2.3 粒子滤波算法
2.3.1 标准粒子滤波概述
2.3.2 粒子滤波算法步骤
2.3.3 算法流程
2.3.4 粒子滤波实例化
2.4 本章小节
第三章 差分进化改进粒子滤波算法研究
3.1 概述
3.2 差分进化算法
3.2.1 差分进化理论
3.2.2 差分进化基本原理
3.2.3 算法流程
3.3 差分进化算法和粒子滤波算法的比较
3.4 差分进化算法改进的粒子滤波算法研究
3.4.1 算法步骤
3.4.2 算法流程
3.5 变异率自适应的差分进化改进的粒子滤波算法
3.5.1 算法步骤
3.5.2 算法流程
3.6 实验平台简介及误差
3.6.1 实验平台介绍
3.6.2 跟踪误差
3.7 仿真结果与分析
3.7.1 仿真场景一
3.7.2 仿真场景二
3.7.3 仿真结果分析
3.8 本章小节
第四章 改进粒子滤波算法在目标跟踪中的应用
4.1 引言
4.2 改进算法在转弯模型中的应用
4.2.1 CT运动模型
4.2.2 仿真场景一
4.2.3 仿真场景二
4.2.4 仿真场景三
4.2.5 仿真结果分析
4.3 改进算法在多模型中的应用
4.3.1 多模算法概述
4.3.2 交互式多模算法
4.3.3 交互多模粒子滤波算法
4.3.4 仿真场景
4.3.5 仿真结果分析
4.4 仿真结果与分析
4.4.1 仿真场景一
4.4.2 仿真场景二
4.4.3 仿真场景三
4.5 本章小节
第五章 总结和展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
作者攻读硕士学位期间的学术成果
