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隨機有限集多目標跟蹤理論與方法 版權信息
- ISBN：9787560659824
- 條形碼：9787560659824 ; 978-7-5606-5982-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
隨機有限集多目標跟蹤理論與方法 本書特色
本專著是作者所在的課題組近十年來承擔的多項國家自然科學基金項目和國防基金項目的研究成果總結，涵蓋了隨機有限集多目標跟蹤的相關理論和*新研究成果。
隨機有限集多目標跟蹤理論與方法 內容簡介
本書所闡述的理論方法和實現技術解決了先驗知識不足、目標數目未知、計算代價高昂等多目標跟蹤的難點問題, 可應用于強機動性、高雜波率、低檢測率等復雜環境下的多目標快速、穩定、準確跟蹤。主要內容包括隨機有限集濾波框架優化、機動目標跟蹤、航跡關聯與維持、多傳感器融合跟蹤和濾波參數建模與估計等關鍵問題和相關技術。
隨機有限集多目標跟蹤理論與方法 目錄
第1章 緒論 (1)
1.1 引言 (1)
1.2 多目標跟蹤技術研究進展 (3)
1.3 隨機有限集濾波研究進展 (6)
1.4 本章小結 (16)
第2章 隨機有限集多目標跟蹤基礎理論 (17)
2.1 引言 (17)
2.2 隨機有限集基礎理論 (17)
2.2.1 隨機有限集的定義 (17)
2.2.2 幾種常用的隨機有限集 (18)
2.3 隨機有限集框架下的多目標貝葉斯濾波 (20)
2.3.1 多目標跟蹤中的隨機有限集模型 (20)
2.3.2 多目標貝葉斯濾波 (21)
2.4 經典隨機有限集濾波 (22)
2.4.1 概率假設密度濾波 (22)
2.4.2 勢概率假設密度濾波 (23)
2.4.3 勢均衡多伯努利濾波 (24)
2.5 隨機有限集濾波實現與性能評價 (27)
2.5.1 高斯混合實現 (27)
2.5.2 粒子實現 (30)
2.5.3 多目標跟蹤算法的性能評價 (32)
2.6 本章小結 (34)
第3章 改進的隨機有限集濾波 (35)
3.1 引言 (35)
3.2 改進的PHD濾波 (35)
3.2.1 采樣分布不匹配問題 (35)
3.2.2 高斯厄米特粒子PHD濾波 (36)
3.2.3 仿真實驗與分析 (39)
3.3 改進的CPHD濾波 (42)
3.3.1 目標權重轉移問題 (42)
3.3.2 目標權重再分配的CPHD濾波 (44)
3.3.3 仿真實驗與分析 (47)
3.4 改進的MeMBer濾波 (48)
3.4.1 量測新息弱化問題 (48)
3.4.2 存在概率修正的MeMBer濾波 (50)
3.4.3 仿真實驗與分析 (53)
3.5 本章小結 (55)
第4章 隨機有限集機動目標跟蹤方法 (56)
4.1 引言 (56)
4.2 多模型粒子PHD濾波 (56)
4.2.1 多模型粒子濾波 (56)
4.2.2 MMPHD濾波 (58)
4.3 多模型粒子CPHD濾波 (59)
4.3.1 問題描述 (60)
4.3.2 MMCPHD濾波 (60)
4.3.3 仿真實驗與分析 (62)
4.4 多模型粒子CBMeMBer濾波 (67)
4.4.1 問題描述 (67)
4.4.2 MMCBMeMBer濾波 (67)
4.4.3 仿真實驗與分析 (73)
4.5 交互多模型粒子PHD濾波 (75)
4.5.1 問題描述 (75)
4.5.2 IMMRBPPHD濾波 (76)
4.5.3 仿真實驗與分析 (80)
4.6 本章小結 (82)
第5章 隨機有限集濾波中的航跡關聯與維持方法 (83)
5.1 引言 (83)
5.2 經典航跡關聯與維持方法 (83)
5.2.1 粒子標識法 (84)
5.2.2 估計與航跡關聯法 (86)
5.3 基于模糊聚類的航跡維持算法 (86)
5.3.1 問題描述 (87)
5.3.2 基于模糊聚類的航跡維持算法 (88)
5.3.3 仿真實驗與分析 (92)
5.4 基于交叉熵的航跡維持算法 (94)
5.4.1 交叉熵 (95)
5.4.2 基于交叉熵的航跡維持算法 (97)
5.4.3 仿真實驗與分析 (99)
5.5 本章小結 (101)
第6章 隨機有限集多傳感器融合跟蹤方法 (103)
6.1 引言 (103)
6.2 經典隨機有限集多傳感器融合跟蹤方法 (103)
6.2.1 迭代修正概率假設密度濾波 (103)
6.2.2 廣義多傳感器概率假設密度濾波 (104)
6.2.3 乘積多傳感器概率假設密度濾波 (105)
6.3 聯合檢測概率多傳感器概率假設密度濾波 (106)
6.3.1 傳感器更新順序問題 (107)
6.3.2 聯合漏檢概率和聯合檢測概率計算方法 (108)
6.3.3 仿真實驗與分析 (111)
6.4 基于量測劃分的多傳感器概率假設密度濾波 (114)
6.4.1 量測子集權重計算問題 (115)
6.4.2 雙向權重計算方法 (116)
6.4.3 仿真實驗與分析 (118)
6.5 勢修正乘積多傳感器概率假設密度濾波 (121)
6.5.1 勢分配問題 (122)
6.5.2 高斯分量權重再分配方法 (123)
6.5.3 仿真實驗與分析 (125)
6.6 基于條件組合的多傳感器概率假設密度濾波 (128)
6.6.1 條件組合模型 (128)
6.6.2 目標狀態估計方法 (130)
6.6.3 仿真實驗與分析 (133)
6.7 本章小結 (135)
第7章 隨機有限集濾波參數建模與估計方法 (137)
7.1 引言 (137)
7.2 新生密度建模與估計方法 (137)
7.2.1 問題描述 (137)
7.2.2 未知新生密度CBMeMBer濾波 (138)
7.2.3 仿真實驗與分析 (141)
7.3 雜波分布建模與估計方法 (144)
7.3.1 問題描述 (144)
7.3.2 DPMMλCPHD濾波 (145)
7.3.3 仿真實驗與分析 (148)
7.4 量測噪聲建模與估計方法 (152)
7.4.1 問題描述 (152)
7.4.2 標簽VBPHD濾波 (152)
7.4.3 仿真實驗與分析 (155)
7.5 檢測概率建模與估計方法 (157)
7.5.1 問題描述 (157)
7.5.2 貝塔-高斯混合CBMeMBer濾波 (158)
7.5.3 仿真實驗與分析 (161)
7.6 噪聲野值建模與估計方法 (164)
7.6.1 問題描述 (164)
7.6.2 基于學生t分布的混合勢CBMeMBer濾波 (164)
7.6.3 仿真實驗與分析 (167)
7.7 本章小結 (170)
參考文獻 (171)
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