基于机器学习的车载雷达航迹关联方法研究

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 课题研究意义及背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1雷达航迹关联算法研究现状

1.2.2 机器学习算法研究现状

1.3 研究内容

1.4 论文各章节安排

1.5 本章小结

第二章 航迹关联与机器学习的相关概念及算法

2.1 引言

2.2 波门

2.2.1 矩形波门

2.2.2 椭圆（球）波门

2.3 航迹质量管理模块

2.3.1 基于m滑窗判定的航迹确认方法

2.3.1 航迹删除方法

2.4 传统航迹起始算法

2.4.1 直观法

2.4.2 逻辑法

2.4.3 Hough变换法

2.5航迹维持算法

2.5.1 最近邻算法

2.5.2 联合概率数据关联算法

2.6 机器学习算法

2.6.1 监督学习模型算法

2.6.2 无监督机器学习算法

2.7 本章小结

第三章 基于机器学习的雷达航迹起始

3.1引言

3.2基于机器学习的航迹起始方法原理

3.3数据集构造

3.3.1 雷达航迹数据和目标运动状态信息的获取

3.3.2数据标准化

3.3.3 正负样本的标定

3.3.4 数据的重采样

3.4 分类器训练

3.4.1 knn分类器

3.4.2 决策树分类器

3.4.3 SVM分类器

3.4.4 神经网络分类器

3.5 实验数据分析

3.5.1 航迹起始算法效果评价标准

3.5.2 仿真实验数据分析

3.6 本章小结

第四章 基于机器学习的雷达航迹维持

4.1引言

4.2传统航迹维持算法存在的问题

4.3 基于机器学习的多目标航迹维持方法

4.3.1 算法基本流程

4.3.2 多目标航迹维持算法基本原理

4.4 实验数据分析

4.4.1 基于机器学习的雷达航迹维持算法仿真分析

4.4.2 多目标交叉情况下的算法仿真分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1工作总结

5.2研究展望

致谢

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果