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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)水聲目標(biāo)跟蹤理論與方法

水聲目標(biāo)跟蹤理論與方法

水聲目標(biāo)跟蹤理論與方法

定 價:¥148.00

作 者: 齊濱等楊德森
出版社: 龍門書局
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787508863740 出版時間: 2023-12-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  水聲目標(biāo)跟蹤是在水聲目標(biāo)探測基礎(chǔ)之上,通過建立目標(biāo)運動和觀測模型,利用濾波技術(shù)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù),實現(xiàn)虛警目標(biāo)剔除、漏檢數(shù)據(jù)補齊、目標(biāo)批次劃分以及目標(biāo)狀態(tài)濾波與平滑,是水下目標(biāo)信息處理的關(guān)鍵技術(shù)?!端暷繕?biāo)跟蹤理論與方法》簡要介紹了目標(biāo)跟蹤的濾波理論及跟蹤評價準(zhǔn)則,詳細(xì)論述了基于Rao-Blackwellized粒子濾波器的水聲多目標(biāo)跟蹤、基于概率假設(shè)密度的多目標(biāo)跟蹤和基于粒子濾波的檢測前跟蹤等算法,昀后給出了基于單基陣純方位目標(biāo)運動分析以及多信息聯(lián)合目標(biāo)運動分析算法。

作者簡介

暫缺《水聲目標(biāo)跟蹤理論與方法》作者簡介

圖書目錄

目錄
叢書序
自序
第1章目標(biāo)跟蹤概論1
1.1目標(biāo)跟蹤問題概述1
1.2目標(biāo)跟蹤算法的發(fā)展歷程4參考文獻16
第2章目標(biāo)跟蹤的濾波理論24
2.1貝葉斯濾波24
2.1.1離散空間模型24
2.1.2線性狀態(tài)估計26
2.1.3貝葉斯定理在跟蹤中的應(yīng)用26
2.2狀態(tài)運動模型27
2.2.1勻速模型27
2.2.2勻加速模型28
2.2.3Singer模型28
2.3目標(biāo)方位變化規(guī)律30
2.4卡爾曼濾波34
2.4.1卡爾曼濾波推導(dǎo)34
2.4.2擴展卡爾曼濾波42
2.4.3擴展卡爾曼平滑45
2.4.4無跡卡爾曼濾波46
2.5粒子濾波48
2.5.1蒙特卡羅積分48
2.5.2貝葉斯重要性采樣48
2.5.3序貫重要性采樣51
2.5.4粒子濾波的退化現(xiàn)象和重采樣51
vi水聲目標(biāo)跟蹤理論與方法
2.5.5基于粒子濾波的狀態(tài)估計52
2.5.6Rao-Blackwellized粒子濾波器53參考文獻54
第3章多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及跟蹤評價準(zhǔn)則55
3.1多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法55
3.1.1昀近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)55
3.1.2聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)56
3.1.3多假設(shè)跟蹤59
3.2多目標(biāo)跟蹤評價準(zhǔn)則60參考文獻61
第4章基于Rao-Blackwellized粒子濾波器的水聲多目標(biāo)跟蹤62
4.1RBMCDA算法62
4.1.1Rao-Blackwellized粒子濾波器算法流程62
4.1.2RBMCDA算法原理64
4.1.3多觀測值的擴展69
4.2改進的RBMCDA實時多目標(biāo)跟蹤算法71
4.2.1基于k時刻昀優(yōu)粒子的RBMCDA多目標(biāo)跟蹤71
4.2.2基于密度聚類和RBMCDA的實時多目標(biāo)跟蹤72
4.3仿真實驗78
4.3.1實驗1:可行性驗證實驗80
4.3.2實驗2:魯棒性驗證實驗85參考文獻90
第5章基于概率假設(shè)密度的多目標(biāo)跟蹤算法91
5.1基于隨機有限集的多目標(biāo)跟蹤基礎(chǔ)91
5.1.1隨機有限集的定義91
5.1.2基于隨機有限集的多目標(biāo)跟蹤模型95
5.1.3多目標(biāo)貝葉斯濾波器98
5.2PHD濾波器98
5.2.1PHD濾波器原理98
5.2.2基于序貫蒙特卡羅實現(xiàn)的PHD算法99
5.2.3基于高斯混合實現(xiàn)的PHD算法101
目錄vii
5.3基于觀測驅(qū)動的標(biāo)簽GM-PHD算法多目標(biāo)跟蹤105
5.4仿真實驗108
5.4.1實驗1:CV模型下的多目標(biāo)跟蹤108
5.4.2實驗2:機動目標(biāo)的跟蹤114參考文獻117
第6章基于粒子濾波的檢測前跟蹤算法118
6.1水聲陣列信號檢測前跟蹤基本理論118
6.1.1聲吶線列陣信號模型118
6.1.2基于貝葉斯估計的目標(biāo)跟蹤框架120
6.1.3檢測前跟蹤算法122
6.1.4粒子濾波算法相關(guān)理論124
6.2基于被動聲吶的粒子濾波單目標(biāo)檢測前跟蹤算法128
6.2.1被動聲吶目標(biāo)信號源模型的建立128
6.2.2被動聲吶量測模型的建立130
6.2.3空間譜量測似然函數(shù)模型134
6.2.4仿真實現(xiàn)140
6.3基于被動聲吶的粒子濾波多目標(biāo)檢測前跟蹤算法148
6.3.1*立分區(qū)粒子濾波算法148
6.3.2并行分區(qū)粒子濾波算法151
6.3.3聯(lián)合權(quán)值假設(shè)檢驗方法153
6.3.4仿真實現(xiàn)159參考文獻170
第7章單基陣純方位目標(biāo)運動分析171
7.1單基陣純方位目標(biāo)可觀測性分析171
7.2LS-BOTMA算法與BCLS-BOTMA算法175
7.2.1LS-BOTMA算法175
7.2.2BCLS-BOTMA算法178
7.3算法評價準(zhǔn)則180
7.3.1克拉默-拉奧下界180
7.3.2均方根誤差181
7.4仿真結(jié)果182參考文獻191
viii水聲目標(biāo)跟蹤理論與方法
第8章多信息聯(lián)合目標(biāo)運動分析193
8.1多普勒頻率-方位目標(biāo)運動分析193
8.1.1多普勒頻率-方位目標(biāo)可觀測性分析193
8.1.2偽線性多普勒頻率-方位目標(biāo)運動分析算法196
8.1.3克拉默-拉奧下界200
8.2雙基陣目標(biāo)運動分析203
8.2.1雙基陣目標(biāo)可觀測性分析203
8.2.2雙基陣目標(biāo)參數(shù)無偏估計算法206
8.2.3克拉默-拉奧下界210
8.3仿真結(jié)果212
8.3.1多普勒頻率-方位目標(biāo)運動分析212
8.3.2雙基陣目標(biāo)運動分析220參考文獻224
索引225
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