多源信息目标定位与跟踪
作者: 兰剑 著17.77万字8人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (182章)
倒序
正文
第1章导论-1.1多源信息目标定位与跟踪的基本概念1.1.1概述1.1.2定位与跟踪的定义1.1.3多源信息的定义第1章导论-1.2多源信息目标定位与跟踪要解决的两类难题及一般步骤1.2.1量测信息的不确定性1.2.2目标信息的不确定性1.2.3解决定位与跟踪问题的一般步骤第1章导论-1.3多源信息目标定位与跟踪的关键技术领域1.3.1多传感器定位1.3.2多目标跟踪1.3.3机动目标跟踪1.3.4扩展目标跟踪1.3.5定位与跟踪性能评估第1章导论-本章小结第2章多源信息目标定位与跟踪模型-2.1概述第2章多源信息目标定位与跟踪模型-2.2目标运动模型2.2.1非机动模型2.2.2匀加速度模型2.2.3Singer模型2.2.4基于参考加速度的自适应机动目标模型2.2.5二维匀转弯模型2.2.6三维空间平面匀转弯模型2.2.7三维匀转弯模型第2章多源信息目标定位与跟踪模型-2.3传感器量测模型2.3.1雷达量测模型2.3.2多普勒雷达量测模型2.3.3三维被动量测模型2.3.4二维被动量测模型2.3.5传感器及定位跟踪环境特征模型第2章多源信息目标定位与跟踪模型-本章小结第3章估计与滤波技术-3.1概述第3章估计与滤波技术-3.2概率与统计基础3.2.1概率与条件概率3.2.2全概率公式与贝叶斯公式3.2.3随机变量、分布函数与密度函数3.2.4随机变量的矩3.2.5多元随机变量和全期望公式3.2.6估计的定义与性质3.2.7高斯及联合高斯随机变量第3章估计与滤波技术-3.3参数估计3.3.1极大似然估计3.3.2最小二乘估计第3章估计与滤波技术-3.4状态估计3.4.1最大后验估计3.4.2最小均方误差估计3.4.3线性最小均方误差估计第3章估计与滤波技术-3.5线性结构估计器3.5.1卡尔曼滤波3.5.2基于函数逼近的LMMSE估计器3.5.3基于矩逼近的LMMSE估计器3.5.4仿真结果与分析第3章估计与滤波技术-3.6非线性结构估计器第3章估计与滤波技术-3.7混合结构估计器——高斯和滤波第3章估计与滤波技术-本章小结第4章多源联合目标定位-4.1概述第4章多源联合目标定位-4.2基于接收信号强度指示的目标定位第4章多源联合目标定位-4.3基于到达时间的目标定位第4章多源联合目标定位-4.4基于到达时间差的目标定位第4章多源联合目标定位-4.5基于到达角度的目标定位4.5.1基于参数估计的目标定位算法4.5.2基于几何分析的目标定位算法4.6.1扩维非线性最小二乘估计4.6.2仿真验证及分析第4章多源联合目标定位-4.7基于检测的目标定位4.7.1质心定位法4.7.2加权质心定位法4.7.3近似三角形内点测试定位法4.7.4距离向量跳数定位法第4章多源联合目标定位-本章小结第5章信息转换滤波及目标跟踪-5.1概述第5章信息转换滤波及目标跟踪-5.2非线性结构估计器5.2.1不相关转换滤波5.2.2最优转换采样滤波5.2.3广义转换滤波5.2.4信息转换滤波在目标跟踪中的应用第5章信息转换滤波及目标跟踪-5.3混合结构估计器5.3.1多转换估计方法5.3.2交互式多转换算法5.3.3多转换估计方法在目标跟踪中的应用第5章信息转换滤波及目标跟踪-本章小结6.1.1研究背景与意义6.1.2多目标跟踪场景6.1.3多目标跟踪方法6.2.1基本概念6.2.2矩形跟踪门6.2.3椭形跟踪门6.2.4其他跟踪门第6章多目标跟踪-6.3最近邻方法6.4.1概率数据关联概述6.4.2关联事件后验概率6.4.3目标状态估计6.5.1联合概率数据关联概述6.5.2联合事件枚举6.5.3联合事件后验概率6.5.4目标状态估计6.6.1多假设跟踪概述6.6.2面向假设的多假设跟踪6.6.3面向航迹的多假设跟踪6.6.4仿真结果与分析第6章多目标跟踪-本章小结第7章多源信息机动目标跟踪-7.1概述第7章多源信息机动目标跟踪-7.2混杂系统多源信息多模型估计基础7.2.1混杂系统建模7.2.2多源信息多模型估计方法基本思想与步骤7.2.3多源信息多模型估计方法发展历程第7章多源信息机动目标跟踪-7.3自主式多模型估计方法7.3.1自主式多模型估计方法基本思想7.3.2自主式多模型估计算法第7章多源信息机动目标跟踪-7.4交互式多模型估计方法7.4.1交互式多模型估计方法基本思想7.4.2交互式多模型估计算法第7章多源信息机动目标跟踪-7.5变结构多模型估计方法7.5.1变结构多模型估计方法简介7.5.2最优模型扩展多模型估计方法7.5.3等效模型扩展多模型估计方法第7章多源信息机动目标跟踪-7.6仿真实验7.6.1机动场景设计7.6.2基于不同参数的模型的仿真场景7.6.3基于通用模型的仿真场景第7章多源信息机动目标跟踪-本章小结第8章基于多散射点量测的扩展目标跟踪——随机矩阵法-8.1概述第8章基于多散射点量测的扩展目标跟踪——随机矩阵法-8.2基于随机矩阵法的扩展目标跟踪8.2.1椭形扩展目标跟踪8.2.2考虑量测个数信息的椭形扩展目标跟踪8.2.3机动椭形扩展目标跟踪8.2.4非椭形扩展目标跟踪第8章基于多散射点量测的扩展目标跟踪——随机矩阵法-8.3量测分布不均匀下的扩展目标跟踪8.3.1基于偏斜分布的扩展目标跟踪8.3.2基于非均匀分布的扩展目标跟踪第8章基于多散射点量测的扩展目标跟踪——随机矩阵法-8.4空间卫星多轨道跟踪8.4.1基于轨道信息的空间卫星跟踪8.4.2仿真实验第8章基于多散射点量测的扩展目标跟踪——随机矩阵法-本章小结第9章多源信息复杂扩展目标跟踪-9.1概述第9章多源信息复杂扩展目标跟踪-9.2基于星凸形随机超曲面的扩展目标跟踪9.2.1星凸形扩展目标模型9.2.2带约束的星凸形扩展目标模型9.2.3基于改进的星凸形扩展目标模型的扩展目标状态估计算法9.2.4仿真示例及结果分析第9章多源信息复杂扩展目标跟踪-9.3基于形态变形法的扩展目标跟踪9.3.1基于控制点法的扩展目标形态描述9.3.2基于控制点法的扩展目标模型9.3.3基于控制点和参考椭形的光滑扩展目标跟踪多量测源法9.3.4仿真示例及结果分析第9章多源信息复杂扩展目标跟踪-9.4基于距离像量测的扩展目标跟踪9.4.1基于支撑函数的扩展目标跟踪模型9.4.2基于扩展高斯映射的扩展目标跟踪模型9.4.3基于闵可夫斯基和的复杂扩展目标跟踪模型9.4.4仿真结果与分析第9章多源信息复杂扩展目标跟踪-本章小结第10章被动目标跟踪-10.1概述10.1.1被动目标跟踪能观性10.1.2被动目标跟踪滤波算法第10章被动目标跟踪-10.2系统模型和能观性分析10.2.1基于费舍尔信息矩阵的能观性分析10.2.2基于线性最小均方误差估计的能观性分析10.2.3能观性分析在被动目标跟踪中的应用10.3.1纯方位跟踪问题描述10.3.2纯方位跟踪滤波算法10.3.3仿真验证及分析第10章被动目标跟踪-10.4纯角度跟踪方法10.4.1纯角度跟踪问题描述10.4.2纯角度跟踪滤波算法10.4.3仿真验证及分析第10章被动目标跟踪-本章小结第11章性能评估-11.1概述11.2.1真值已知情况下的性能评估指标11.2.2真值未知情况下的性能评估方法第11章性能评估-11.3定位与跟踪性能评估综合指标11.3.1误差谱评估方法11.3.2动态误差谱评估方法11.4.1研究背景11.4.2基于似真数据的联合跟踪与分类问题的性能评估11.4.3联合概率散度性能评估指标11.4.4仿真实验11.5.1研究动机与问题描述11.5.2综合性能评分指标11.5.3性质与讨论11.5.4仿真实验第11章性能评估-本章小结反侵权盗版声明
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