更新时间：2023-12-12 18:53:06
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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 航迹起始
1.2.2 航迹维持
1.2.3 机动跟踪
1.2.4 多源航迹融合
1.3 多传感器编队目标跟踪技术中有待解决的一些关键问题
1.3.1 复杂环境下的编队目标航迹起始技术
1.3.2 复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪技术
1.3.3 集中式多传感器机动编队目标跟踪技术
1.3.4 系统误差下的编队目标航迹关联技术
1.4 本书的主要内容及安排
第2章 编队目标航迹起始算法
2.1 引言
2.2 基于相对位置矢量的编队目标灰色航迹起始算法
2.2.1 基于循环阈值模型的编队预分割
2.2.2 基于编队中心点的预互联
2.2.3 基于相对位置矢量的灰色互联模型
2.2.4 编队内目标航迹的确认
2.2.5 编队目标状态矩阵的建立
2.2.6 仿真比较与分析
2.2.7 讨论
2.3 基于相位相关的部分可辨编队航迹起始算法
2.3.1 问题描述
2.3.2 基于编队中心点的预互联
2.3.3 编队成员数据空间描述
2.3.4 编队结构对准-旋转角估计
2.3.5 编队结构对准-平移量估计
2.3.6 改进的最近邻精细关联
2.3.7 精细关联算法流程
2.3.8 仿真比较与分析
2.4 集中式多传感器编队目标灰色航迹起始算法
2.4.1 多传感器编队目标航迹起始框架
2.4.2 多传感器预互联编队内杂波的剔除
2.4.3 多传感器编队内量测合并模型
2.4.4 航迹得分模型的建立
2.5 基于运动状态的集中式多传感器编队目标航迹起始算法
2.5.1 同状态航迹子编队获取模型
2.5.2 多传感器同状态编队互联模型
2.5.3 编队内航迹精确关联合并模型
2.6 仿真比较与分析
2.6.1 仿真环境
2.6.2 仿真结果与分析
2.7 本章小结
第3章 复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法
3.1 引言
3.2 系统描述
3.3 云雨杂波剔除模型和带状干扰剔除模型
3.3.1 云雨杂波剔除模型
3.3.2 带状干扰剔除模型
3.3.3 验证分析
3.4 基于模板匹配的集中式多传感器编队目标跟踪算法
3.4.1 基于编队整体的预互联
3.4.2 模板匹配模型的建立
3.4.3 编队内航迹的状态更新
3.4.4 讨论
3.5 基于形状方位描述符的集中式多传感器编队目标粒子滤波算法
3.5.1 编队目标形状矢量的建立
3.5.2 相似度模型的建立
3.5.3 冗余图像的剔除
3.5.4 基于粒子滤波的状态更新
3.6 仿真比较与分析
3.6.1 仿真环境
3.6.2 仿真结果与分析
3.7 本章小结
第4章 部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法
4.1 引言
4.2 基于序贯航迹拟合的稳态编队精细跟踪算法
4.2.1 问题描述
4.2.2 最小二乘法简述及外推方法
4.2.3 状态更新与协方差更新
4.2.4 加权系数的确定
4.2.5 算法流程框架
4.2.6 时间复杂度分析
4.3 基于ICP的稳态部分可辨编队精细跟踪算法
4.3.1 ICP的基本思想
4.3.2 点航映射关联
4.3.3 旋转与平移参数估计
4.3.4 关联算法流程
4.3.5 漏关联量测填补
4.3.6 基于多模型的滤波更新
4.4 仿真比较与分析
4.4.1 仿真环境
4.4.2 仿真结果与分析
4.5 本章小结
第5章 部分可辨条件下的机动编队跟踪算法
5.1 引言
5.2 基于复数域拓扑描述的编队分裂机动跟踪算法
5.2.1 编队分裂机动模式分析
5.2.2 编队分裂机动建模与主要步骤
5.2.3 单目标离群的判决滑窗内航迹重建
5.2.4 编队整体分裂的判决滑窗内航迹重建
5.2.5 仿真比较与分析
5.3 基于拓扑模糊对准的编队合并机动跟踪算法
5.3.1 编队合并机动模式分析
