目标定位跟踪原理及应用——MATLAB仿真_黄小平_9787121353451

本书可以作为电子信息类专业的本科生和硕士、博士研究生“数字信号处理”课程的教材，也可以作为从事雷达、无线传感器网络、数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

第1章MATLAB仿真基础 11MATLAB简介 111MATLAB发展历史 112MATLAB 71系统 113M-File编辑器的使用 12数据类型和数组 121数据类型概述 122数组的创建 123数组的属性 124数组的操作 125结构体和元胞数组 13程序设计 131条件语句 132循环语句 133函数 134画图 14小结第2章目标定位跟踪系统概述 21观测系统 211基本概念 212坐标系 213典型的观测站 22定位 221模糊定位 222精确定位 223典型的定位系统 23目标跟踪 231多观测站系统架构 232跟踪过程描述 233跟踪轨迹 24跟踪的数学模型 241匀速直线运动 242匀加速运动 25小结第3章目标定位算法 31非测距的定位算法 311质心定位算法 312加权质心定位算法 313网格定位算法 32基于测距的定位算法 321最小二乘原理 322最小二乘定位算法 323基于RSSI测距的定位算法 324基于TOA/TDOA的目标定位算法 33基于角度测量的定位算法 331双站角度定位 332三角测量法定位 34移动目标定位算法 341移动目标计算机仿真建模 342基于距离观测的运动目标定位 343纯方位角的运动目标定位 35小结第4章线性Kalman滤波 41Kalman滤波原理 411射影定理 412Kalman滤波器 413Kalman滤波的参数处理 42Kalman滤波用于一维观测信号去噪 421信号测量滤波原理 422一维Kalman滤波的应用仿真 43Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用 431状态方程的建立 432自由落体跟踪仿真 44Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用 441GPS导航系统原理介绍 442导航定位系统仿真 45Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用 451视频捕获和录制 452视频导入和显示 453对视频帧的操作 454Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用 46小结第5章非线性Kalman滤波 51扩展Kalman滤波 511EKF的基本思想 512非线性系统的线性化 513EKF的滤波原理 52EKF的应用及仿真 521EKF应用于一维非线性系统 522基于距离观测的目标跟踪EKF状态估计 523纯方位角目标跟踪EKF状态估计 524EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用 53无迹Kalman滤波 531UKF的基本思想 532无迹变换 533UKF的滤波过程 54UKF的应用及仿真 541UKF在单站观测站目标跟踪中的应用 542UKF在六维匀加速直线运动目标跟踪系统中的应用 55小结第6章粒子滤波 61粒子滤波简介 611粒子滤波的发展历史 612粒子滤波的特点 613粒子滤波的应用领域 62蒙特卡洛原理 621蒙特卡洛的基本思想 622蒙特卡洛的理论基础 623蒙特卡洛的应用实例 63粒子滤波原理 631蒙特卡洛采样原理 632贝叶斯重要性采样 633序列重要性采样滤波器 634Bootstrap/SIR滤波器 635权值计算方法 64粒子滤波经典采样算法 641随机重采样 642多项式重采样 643系统重采样 644残差重采样 65粒子滤波的应用 651粒子滤波应用于一维非线性系统 652粒子滤波应用于高斯模型目标跟踪系统 653粒子滤波应用于非高斯模型目标跟踪系统 66小结第7章多目标跟踪算法 71多目标跟踪系统建模 711单站多目标跟踪系统建模 712单站多目标跟踪系统仿真 713多站多目标跟踪系统建模 714多站多目标跟踪系统仿真 72多目标跟踪分类算法 721多目标数据融合概述 722近邻法分类算法及程序 723近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序 724k-近邻法分类算法 73多目标跟踪算法 731基于Kalman滤波的多目标跟踪算法 732基于粒子滤波的多目标状态估计 74小结第8章Simulink仿真 81Simulink概述 811Simulink启动 812Simulink仿真设置 813Simulink模块库简介 82S函数 821S函数原理 822S函数的控制流程 83目标跟踪的Simulink仿真 831状态方程和观测方程的Simulink建模 832基于S函数的Kalman滤波器设计及其在跟踪中的应用 833基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用 84小结

你还可能感兴趣

我要评论