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第一章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于RFS的多目标跟踪的研究现状
1.2.2 自适应CPHD滤波器的研究现状
1.3 论文的主要工作和结构安排
第二章 自适应的带势概率假设密度滤波器滤波算法
2.1 引言
2.2 未知杂波的带势概率假设密度滤波器
2.2.1 未知杂波环境下的混杂状态空间模型
2.2.2 未知杂波的CPHD滤波算法
2.3 未知检测概率的带势概率假设密度滤波器
2.3.1 未知检测概率的增广状态空间模型
2.3.2 未知检测概率的CPHD滤波算法
2.4 未知新生目标强度的带势概率假设密度滤波器
2.4.1 未知新生目标强度的模型参数
2.4.2 未知新生目标强度的CPHD滤波算法
2.5 未知信噪比的带势概率假设密度滤波器
2.5.1 未知目标信噪比的扩展状态空间模型
2.5.2 未知目标信噪比的CPHD滤波算法
2.6 基于RFS的多目标跟踪算法的性能评价指标
2.7 本章小结
第三章 未知杂波环境下CPHD滤波器的高斯混合实现算法
3.1 引言
3.2 未知杂波环境下CPHD高斯混合实现的参数准备
3.2.1 定义模型参数
3.2.2 形成目标真实航迹
3.2.3 由目标状态集计算量测集
3.3 未知杂波环境下CPHD高斯混合实现的滤波步骤
3.3.1 预测
3.3.2 更新
3.3.3 合并、修剪、捕获
3.3.4 状态提取
3.4 算法对比及仿真结果分析
3.4.1 CPHD和未知杂波的CPHD算法对比
3.4.2 仿真结果分析
3.5 本章小结
第四章 未知目标检测概率下CPHD滤波器的贝塔高斯混合实现算法
4.1 引言
4.2 未知目标检测概率下CPHD贝塔高斯混合实现的滤波步骤
4.2.1 预测
输出
4.2.2 更新
4.2.3 修剪合并以及状态提取步
4.3 算法对比及仿真结果分析
4.3.1 CPHD和未知目标检测概率的CPHD算法对比
4.3.2 仿真结果分析
4.4 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致 谢
