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西北工业大学业学位论文知识产权声明书及西北工业大学学位论文原创性声明
第一章绪论
1.1机动多目标跟踪概述
1.1.1机动目标跟踪的理论及概况
1.1.2数据关联方法的发展概述
1.2基于神经网络的多目标跟踪研究现状
1.3本论文的主要研究内容
第二章机动目标跟踪算法的研究
2.1引言
2.2目标运动模型的建立
2.2.1 CV和CA模型
2.2.2 Singer模型
2.2.3“当前”统计模型
2.3滤波与预测算法
2.4基于改进BP网络的机动目标自适应跟踪算法
2.4.1BP网络的基本原理及BP算法的改进
2.4.2基于改进BP网络的机动目标自适应跟踪算法
2.4.3仿真结果
第三章多目标跟踪方法研究
3.1引言
3.2多目标跟踪的基本要素
3.2.1跟踪门形成方法
3.2.2数据关联和跟踪维持
3.2.3跟踪的起始与终结
3.3数据关联算法的研究
3.3.1“最近邻”算法
3.3.2概率数据关联滤波算法(PDAF)
3.3.3联合概率数据关联滤波算法(JPDAF)
第四章基于神经网络的联合概率数据关联算法
4.1引言
4.2连续型Hopfield网络
4.3 Hopfield网络在TSP问题中的应用
4.4神经联合概率数据关联(NJPDA)
4.5仿真
4.6小结
第五章基于混沌神经网络的联合概率数据关联算法
5.1引言
5.2瞬态混沌神经网络
5.3改进的TCNN模型
5.4基于改进的TCNN的联合概率数据关联自适应滤波算法
5.5仿真结果与分析
结束语
参考文献
发表论文情况
致谢
西北工业大学;