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水聲目標跟蹤理論與方法(精)/現代水聲技術與應用叢書

  • 作者：齊濱//王路//付進//邱龍皓|責編:楊慎欣//張培靜//張震|總主編:楊德森
  • 出版社：龍門書局
  • ISBN：9787508863740
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：226
人民幣：RMB 148 元      售價：元
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內容大鋼
    水聲目標跟蹤是在水聲目標探測基礎之上，通過建立目標運動和觀測模型，利用濾波技術和數據關聯技術，實現虛警目標剔除、漏檢數據補齊、目標批次劃分以及目標狀態濾波與平滑，是水下目標信息處理的關鍵技術。本書簡要介紹了目標跟蹤的濾波理論及跟蹤評價準則，詳細論述了基於Rao-Blackwellized粒子濾波器的水聲多目標跟蹤、基於概率假設密度的多目標跟蹤和基於粒子濾波的檢測前跟蹤等演算法，最後給出了基於單基陣純方位目標運動分析以及多信息聯合目標運動分析演算法。
    本書既可以作為高等院校信號處理、水聲工程相關專業師生的參考書，也可供從事水下目標探測、水聲多目標跟蹤等領域科研人員閱讀參考。
作者介紹
齊濱//王路//付進//邱龍皓|責編:楊慎欣//張培靜//張震|總主編:楊德森
目錄
叢書序
自序
第1章  目標跟蹤概論
  1.1  目標跟蹤問題概述
  1.2  目標跟蹤演算法的發展歷程
  參考文獻
第2章  目標跟蹤的濾波理論
  2.1  貝葉斯濾波
    2.1.1  離散空間模型
    2.1.2  線性狀態估計
    2.1.3  貝葉斯定理在跟蹤中的應用
  2.2  狀態運動模型
    2.2.1  勻速模型
    2.2.2  勻加速模型
    2.2.3  Singer模型
  2.3  目標方位變化規律
  2.4  卡爾曼濾波
    2.4.1  卡爾曼濾波推導
    2.4.2  擴展卡爾曼濾波
    2.4.3  擴展卡爾曼平滑
    2.4.4  無跡卡爾曼濾波
  2.5  粒子濾波
    2.5.1  蒙特卡羅積分
    2.5.2  貝葉斯重要性採樣
    2.5.3  序貫重要性採樣
    2.5.4  粒子濾波的退化現象和重採樣
    2.5.5  基於粒子濾波的狀態估計
    2.5.6  Rao-Blackwellized粒子濾波器
  參考文獻
第3章  多目標數據關聯及跟蹤評價準則
  3.1  多目標數據關聯方法
    3.1.1  昀近鄰數據關聯
    3.1.2  聯合概率數據關聯
    3.1.3  多假設跟蹤
  3.2  多目標跟蹤評價準則
  參考文獻
第4章  基於Rao-Blackwellized粒子濾波器的水聲多目標跟蹤
  4.1  RBMCDA演算法
    4.1.1  Rao-Blackwellized粒子濾波器演算法流程
    4.1.2  RBMCDA演算法原理
    4.1.3  多觀測值的擴展
  4.2  改進的RBMCDA實時多目標跟蹤演算法
    4.2.1  基於k時刻昀優粒子的RBMCDA多目標跟蹤
    4.2.2  基於密度聚類和RBMCDA的實時多目標跟蹤
  4.3  模擬實驗
    4.3.1  實驗1：可行性驗證實驗
    4.3.2  實驗2：魯棒性驗證實驗
  參考文獻
第5章  基於概率假設密度的多目標跟蹤演算法
  5.1  基於隨機有限集的多目標跟蹤基礎

    5.1.1  隨機有限集的定義
    5.1.2  基於隨機有限集的多目標跟蹤模型
    5.1.3  多目標貝葉斯濾波器
  5.2  PHD濾波器
    5.2.1  PHD濾波器原理
    5.2.2  基於序貫蒙特卡羅實現的PHD演算法
    5.2.3  基於高斯混合實現的PHD演算法
  5.3  基於觀測驅動的標籤GM-PHD演算法多目標跟蹤
  5.4  模擬實驗
    5.4.1  實驗1：CV模型下的多目標跟蹤
    5.4.2  實驗2：機動目標的跟蹤
  參考文獻
第6章  基於粒子濾波的檢測前跟蹤演算法
  6.1  水聲陣列信號檢測前跟蹤基本理論
    6.1.1  聲吶線列陣信號模型
    6.1.2  基於貝葉斯估計的目標跟蹤框架
    6.1.3  檢測前跟蹤演算法
    6.1.4  粒子濾波演算法相關理論
  6.2  基於被動聲吶的粒子濾波單目標檢測前跟蹤演算法
    6.2.1  被動聲吶目標信號源模型的建立
    6.2.2  被動聲吶量測模型的建立
    6.2.3  空間譜量測似然函數模型
    6.2.4  模擬實現
  6.3  基於被動聲吶的粒子濾波多目標檢測前跟蹤演算法
    6.3.1  獨立分區粒子濾波演算法
    6.3.2  並行分區粒子濾波演算法
    6.3.3  聯合權值假設檢驗方法
    6.3.4  模擬實現
  參考文獻
第7章  單基陣純方位目標運動分析
  7.1  單基陣純方位目標可觀測性分析
  7.2  LS-BOTMA演算法與BCLS-BOTMA演算法
    7.2.1  LS-BOTMA演算法
    7.2.2  BCLS-BOTMA演算法
  7.3  演算法評價準則
    7.3.1  克拉默-拉奧下界
    7.3.2  均方根誤差
  7.4  模擬結果
  參考文獻
第8章  多信息聯合目標運動分析
  8.1  多普勒頻率-方位目標運動分析
    8.1.1  多普勒頻率-方位目標可觀測性分析
    8.1.2  偽線性多普勒頻率-方位目標運動分析演算法
    8.1.3  克拉默-拉奧下界
  8.2  雙基陣目標運動分析
    8.2.1  雙基陣目標可觀測性分析
    8.2.2  雙基陣目標參數無偏估計演算法
    8.2.3  克拉默-拉奧下界
  8.3  模擬結果
    8.3.1  多普勒頻率-方位目標運動分析

    8.3.2  雙基陣目標運動分析
  參考文獻
索引
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