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目標定位跟蹤原理及應(yīng)用――MATLAB仿真 版權(quán)信息
- ISBN：9787121353451
- 條形碼：9787121353451 ; 978-7-121-35345-1
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
目標定位跟蹤原理及應(yīng)用――MATLAB仿真 內(nèi)容簡介
本書可以作為電子信息類專業(yè)的本科生和碩士、博士研究生“數(shù)字信號處理”課程的教材，也可以作為從事雷達、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字信號處理的教師和科研人員的參考書。
目標定位跟蹤原理及應(yīng)用――MATLAB仿真 目錄
第1章 MATLAB仿真基礎(chǔ)
1.1 MATLAB簡介
1.1.1 MATLAB發(fā)展歷史
1.1.2MATLAB 7.1系統(tǒng)
1.1.3 M-File編輯器的使用
1.2 數(shù)據(jù)類型和數(shù)組
1.2.1 數(shù)據(jù)類型概述
1.2.2 數(shù)組的創(chuàng)建
1.2.3 數(shù)組的屬性
1.2.4 數(shù)組的操作
1.2.5 結(jié)構(gòu)體和元胞數(shù)組
1.3 程序設(shè)計
1.3.1 條件語句
1.3.2 循環(huán)語句
1.3.3 函數(shù)
1.3.4 畫圖
1.4 小結(jié)
第2章 目標定位跟蹤系統(tǒng)概述
2.1 觀測系統(tǒng)
2.1.1 基本概念
2.1.2 坐標系
2.1.3 典型的觀測站
2.2 定位
2.2.1 模糊定位
2.2.2 精確定位
2.2.3 典型的定位系統(tǒng)
2.3 目標跟蹤
2.3.1 多觀測站系統(tǒng)架構(gòu)
2.3.2 跟蹤過程描述
2.3.3 跟蹤軌跡
2.4 跟蹤的數(shù)學(xué)模型
2.4.1 勻速直線運動
2.4.2 勻加速運動
2.5 小結(jié)
第3章 目標定位算法
3.1 非測距的定位算法
3.1.1 質(zhì)心定位算法
3.1.2 加權(quán)質(zhì)心定位算法
3.1.3 網(wǎng)格定位算法
3.2 基于測距的定位算法
3.2.1 *小二乘原理
3.2.2 *小二乘定位算法
3.2.3 基于RSSI測距的定位算法
3.2.4 基于TOA/TDOA的目標定位算法
3.3 基于角度測量的定位算法
3.3.1 雙站角度定位
3.3.2 三角測量法定位
3.4 移動目標定位算法
3.4.1 移動目標計算機仿真建模
3.4.2 基于距離觀測的運動目標定位
3.4.3 純方位角的運動目標定位
3.5 小結(jié)
第4章 線性Kalman濾波
4.1 Kalman濾波原理
4.1.1 射影定理
4.1.2 Kalman濾波器
4.1.3 Kalman濾波的參數(shù)處理
4.2 Kalman濾波用于一維觀測信號去噪
4.2.1 信號測量濾波原理
4.2.2 一維Kalman濾波的應(yīng)用仿真
4.3 Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的應(yīng)用
4.3.1 狀態(tài)方程的建立
4.3.2 自由落體跟蹤仿真
4.4 Kalman濾波在船舶GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的應(yīng)用
4.4.1 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)原理介紹
4.4.2 導(dǎo)航定位系統(tǒng)仿真
4.5 Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的應(yīng)用
4.5.1 視頻捕獲和錄制
4.5.2 視頻導(dǎo)入和顯示
4.5.3 對視頻幀的操作
4.5.4 Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應(yīng)用
4.6 小結(jié)
第5章 非線性Kalman濾波
5.1 擴展Kalman濾波
5.1.1 EKF的基本思想
5.1.2 非線性系統(tǒng)的線性化
5.1.3 EKF的濾波原理
5.2 EKF的應(yīng)用及仿真
5.2.1 EKF應(yīng)用于一維非線性系統(tǒng)
5.2.2 基于距離觀測的目標跟蹤EKF狀態(tài)估計
5.2.3 純方位角目標跟蹤EKF狀態(tài)估計
5.2.4 EKF在純方位尋的導(dǎo)彈制導(dǎo)中的應(yīng)用
5.3 無跡Kalman濾波
5.3.1 UKF的基本思想
5.3.2 無跡變換
5.3.3 UKF的濾波過程
5.4 UKF的應(yīng)用及仿真
5.4.1 UKF在單站觀測站目標跟蹤中的應(yīng)用
5.4.2 UKF在六維勻加速直線運動目標跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用
5.5 小結(jié)
第6章 粒子濾波
6.1 粒子濾波簡介
6.1.1 粒子濾波的發(fā)展歷史
6.1.2 粒子濾波的特點
6.1.3 粒子濾波的應(yīng)用領(lǐng)域
6.2 蒙特卡洛原理
6.2.1 蒙特卡洛的基本思想
6.2.2 蒙特卡洛的理論基礎(chǔ)
6.2.3 蒙特卡洛的應(yīng)用實例
6.3 粒子濾波原理
6.3.1 蒙特卡洛采樣原理
6.3.2 貝葉斯重要性采樣
6.3.3 序列重要性采樣濾波器
6.3.4 Bootstrap/SIR濾波器
6.3.5 權(quán)值計算方法
6.4 粒子濾波經(jīng)典采樣算法
6.4.1 隨機重采樣
6.4.2 多項式重采樣
6.4.3 系統(tǒng)重采樣
6.4.4 殘差重采樣
6.5 粒子濾波的應(yīng)用
6.5.1 粒子濾波應(yīng)用于一維非線性系統(tǒng)
6.5.2 粒子濾波應(yīng)用于高斯模型目標跟蹤系統(tǒng)
6.5.3 粒子濾波應(yīng)用于非高斯模型目標跟蹤系統(tǒng)
6.6 小結(jié)
第7章 多目標跟蹤算法
7.1 多目標跟蹤系統(tǒng)建模
7.1.1 單站多目標跟蹤系統(tǒng)建模
7.1.2 單站多目標跟蹤系統(tǒng)仿真
7.1.3 多站多目標跟蹤系統(tǒng)建模
7.1.4 多站多目標跟蹤系統(tǒng)仿真
7.2 多目標跟蹤分類算法
7.2.1 多目標數(shù)據(jù)融合概述
7.2.2 近鄰法分類算法及程序
7.2.3 近鄰法用于目標跟蹤中的航跡關(guān)聯(lián)及算法程序
7.2.4 k-近鄰法分類算法
7.3 多目標跟蹤算法
7.3.1 基于Kalman濾波的多目標跟蹤算法
7.3.2 基于粒子濾波的多目標狀態(tài)估計
7.4 小結(jié)
第8章 Simulink仿真
8.1 Simulink概述
8.1.1 Simulink啟動
8.1.2 Simulink仿真設(shè)置
8.1.3 Simulink模塊庫簡介
8.2 S函數(shù)
8.2.1 S函數(shù)原理
8.2.2 S函數(shù)的控制流程
8.3 目標跟蹤的Simulink仿真
8.3.1 狀態(tài)方程和觀測方程的Simulink建模
8.3.2 基于S函數(shù)的Kalman濾波器設(shè)計及其在跟蹤中的應(yīng)用
8.3.3 基于S函數(shù)的粒子濾波器設(shè)計及其在
1.1 MATLAB簡介
1.1.1 MATLAB發(fā)展歷史
1.1.2MATLAB 7.1系統(tǒng)
1.1.3 M-File編輯器的使用
1.2 數(shù)據(jù)類型和數(shù)組
1.2.1 數(shù)據(jù)類型概述
1.2.2 數(shù)組的創(chuàng)建
1.2.3 數(shù)組的屬性
1.2.4 數(shù)組的操作
1.2.5 結(jié)構(gòu)體和元胞數(shù)組
1.3 程序設(shè)計
1.3.1 條件語句
1.3.2 循環(huán)語句
1.3.3 函數(shù)
1.3.4 畫圖
1.4 小結(jié)
第2章 目標定位跟蹤系統(tǒng)概述
2.1 觀測系統(tǒng)
2.1.1 基本概念
2.1.2 坐標系
2.1.3 典型的觀測站
2.2 定位
2.2.1 模糊定位
2.2.2 精確定位
2.2.3 典型的定位系統(tǒng)
2.3 目標跟蹤
2.3.1 多觀測站系統(tǒng)架構(gòu)
2.3.2 跟蹤過程描述
2.3.3 跟蹤軌跡
2.4 跟蹤的數(shù)學(xué)模型
2.4.1 勻速直線運動
2.4.2 勻加速運動
2.5 小結(jié)
第3章 目標定位算法
3.1 非測距的定位算法
3.1.1 質(zhì)心定位算法
3.1.2 加權(quán)質(zhì)心定位算法
3.1.3 網(wǎng)格定位算法
3.2 基于測距的定位算法
3.2.1 *小二乘原理
3.2.2 *小二乘定位算法
3.2.3 基于RSSI測距的定位算法
3.2.4 基于TOA/TDOA的目標定位算法
3.3 基于角度測量的定位算法
3.3.1 雙站角度定位
3.3.2 三角測量法定位
3.4 移動目標定位算法
3.4.1 移動目標計算機仿真建模
3.4.2 基于距離觀測的運動目標定位
3.4.3 純方位角的運動目標定位
3.5 小結(jié)
第4章 線性Kalman濾波
4.1 Kalman濾波原理
4.1.1 射影定理
4.1.2 Kalman濾波器
4.1.3 Kalman濾波的參數(shù)處理
4.2 Kalman濾波用于一維觀測信號去噪
4.2.1 信號測量濾波原理
4.2.2 一維Kalman濾波的應(yīng)用仿真
4.3 Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的應(yīng)用
4.3.1 狀態(tài)方程的建立
4.3.2 自由落體跟蹤仿真
4.4 Kalman濾波在船舶GPS導(dǎo)航定位系統(tǒng)中的應(yīng)用
4.4.1 GPS導(dǎo)航系統(tǒng)原理介紹
4.4.2 導(dǎo)航定位系統(tǒng)仿真
4.5 Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的應(yīng)用
4.5.1 視頻捕獲和錄制
4.5.2 視頻導(dǎo)入和顯示
4.5.3 對視頻幀的操作
4.5.4 Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應(yīng)用
4.6 小結(jié)
第5章 非線性Kalman濾波
5.1 擴展Kalman濾波
5.1.1 EKF的基本思想
5.1.2 非線性系統(tǒng)的線性化
5.1.3 EKF的濾波原理
5.2 EKF的應(yīng)用及仿真
5.2.1 EKF應(yīng)用于一維非線性系統(tǒng)
5.2.2 基于距離觀測的目標跟蹤EKF狀態(tài)估計
5.2.3 純方位角目標跟蹤EKF狀態(tài)估計
5.2.4 EKF在純方位尋的導(dǎo)彈制導(dǎo)中的應(yīng)用
5.3 無跡Kalman濾波
5.3.1 UKF的基本思想
5.3.2 無跡變換
5.3.3 UKF的濾波過程
5.4 UKF的應(yīng)用及仿真
5.4.1 UKF在單站觀測站目標跟蹤中的應(yīng)用
5.4.2 UKF在六維勻加速直線運動目標跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用
5.5 小結(jié)
第6章 粒子濾波
6.1 粒子濾波簡介
6.1.1 粒子濾波的發(fā)展歷史
6.1.2 粒子濾波的特點
6.1.3 粒子濾波的應(yīng)用領(lǐng)域
6.2 蒙特卡洛原理
6.2.1 蒙特卡洛的基本思想
6.2.2 蒙特卡洛的理論基礎(chǔ)
6.2.3 蒙特卡洛的應(yīng)用實例
6.3 粒子濾波原理
6.3.1 蒙特卡洛采樣原理
6.3.2 貝葉斯重要性采樣
6.3.3 序列重要性采樣濾波器
6.3.4 Bootstrap/SIR濾波器
6.3.5 權(quán)值計算方法
6.4 粒子濾波經(jīng)典采樣算法
6.4.1 隨機重采樣
6.4.2 多項式重采樣
6.4.3 系統(tǒng)重采樣
6.4.4 殘差重采樣
6.5 粒子濾波的應(yīng)用
6.5.1 粒子濾波應(yīng)用于一維非線性系統(tǒng)
6.5.2 粒子濾波應(yīng)用于高斯模型目標跟蹤系統(tǒng)
6.5.3 粒子濾波應(yīng)用于非高斯模型目標跟蹤系統(tǒng)
6.6 小結(jié)
第7章 多目標跟蹤算法
7.1 多目標跟蹤系統(tǒng)建模
7.1.1 單站多目標跟蹤系統(tǒng)建模
7.1.2 單站多目標跟蹤系統(tǒng)仿真
7.1.3 多站多目標跟蹤系統(tǒng)建模
7.1.4 多站多目標跟蹤系統(tǒng)仿真
7.2 多目標跟蹤分類算法
7.2.1 多目標數(shù)據(jù)融合概述
7.2.2 近鄰法分類算法及程序
7.2.3 近鄰法用于目標跟蹤中的航跡關(guān)聯(lián)及算法程序
7.2.4 k-近鄰法分類算法
7.3 多目標跟蹤算法
7.3.1 基于Kalman濾波的多目標跟蹤算法
7.3.2 基于粒子濾波的多目標狀態(tài)估計
7.4 小結(jié)
第8章 Simulink仿真
8.1 Simulink概述
8.1.1 Simulink啟動
8.1.2 Simulink仿真設(shè)置
8.1.3 Simulink模塊庫簡介
8.2 S函數(shù)
8.2.1 S函數(shù)原理
8.2.2 S函數(shù)的控制流程
8.3 目標跟蹤的Simulink仿真
8.3.1 狀態(tài)方程和觀測方程的Simulink建模
8.3.2 基于S函數(shù)的Kalman濾波器設(shè)計及其在跟蹤中的應(yīng)用
8.3.3 基于S函數(shù)的粒子濾波器設(shè)計及其在
展開全部
目標定位跟蹤原理及應(yīng)用――MATLAB仿真 作者簡介
黃小平，男，1984年6月生，江西省上饒縣人，北京交通大學(xué)自動化本科，北京航空航天大學(xué)控制科學(xué)與工程碩士，博士就讀于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機應(yīng)用專業(yè)，主要研究信號與信息處理。著有《卡爾曼濾波原理及應(yīng)用——MATLAB仿真》、《粒子濾波原理及應(yīng)用——MATLAB仿》。
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