運動傳感器目標跟蹤技術(shù)

第1章 概論
1．1 運動傳感器目標跟蹤概念
1．2 多平臺多運動傳感器組網(wǎng)
1．2．1 組網(wǎng)方式
1．2．2 信息處理
1．2．3 主要問題
1．3 目標跟蹤技術(shù)進展
1．3．1 目標跟蹤
1．3．2 多傳感器目標跟蹤
1．4 內(nèi)容組織與章節(jié)安排
第2章 運動傳感器目標跟蹤基礎(chǔ)I
2．1 引言
2．2 坐標體系
2．2．1 經(jīng)緯高坐標系
2．2．2 ECEF坐標系
2．2．3 地理坐標系
2．2．4 平臺坐標系
2．2．5 觀測坐標系
2．2．6 坐標系之間關(guān)系
2．3 坐標變換
2．3．1 經(jīng)緯高坐標與ECEF坐標的變換關(guān)系
2．3．2 ECEF坐標與NED坐標的變換關(guān)系
2．3．3 NED坐標與HRD坐標的變換關(guān)系
2．3．4 HRD坐標與HRD極坐標的變換關(guān)系
2．4 坐標變換誤差分析
2．4．1 一階泰勒展開的誤差傳遞分析方法
2．4．2 經(jīng)緯高坐標到ECEF坐標變換誤差傳遞
2．4．3 HRD極坐標與HRD直角坐標變換誤差傳遞
2．4．4 HIm直角坐標與NED變換誤差傳遞
2．4．5 NED與ECEF坐標變換誤差傳遞
2．5 運動平臺航跡與姿態(tài)模型
2．5．1 平臺航跡模型
2．5．2 平臺姿態(tài)模型
2．5．3 仿真分析
2．5．4．實測數(shù)據(jù)驗證
2．6 小結(jié)
第3章 運動傳感器目標跟蹤算法
3．1 引言
3．2 單目標跟蹤
3．2．1 貝葉斯遞歸
3．2．2 卡爾曼濾波
3．2．3 擴展卡爾曼濾波
3．2．4 不敏卡爾曼濾波
3．2．5 高斯和濾波
3．2．6 粒子濾波
3．3 基于隨機有限集的多目標跟蹤
3．3．1 隨機有限集的背景知識
3．3．2 多目標狀態(tài)與多目標觀測模型
3．3．3 多目標貝葉斯遞歸
3．3．4 基于概率假設(shè)密度濾波器的目標跟蹤
3．3．5 基于帶勢概率假設(shè)密度濾波器的目標跟蹤
3．3．6 基于廣義標簽化多伯努利濾波器的目標跟蹤
3．4 小結(jié)
第4章 多運動傳感器最大似然配準
4．1 引言
4．2 ECEF坐標系下有偏觀測模型
4．3 最大似然配準算法
4．3．1 目標狀態(tài)估計
4．3．2 傳感器偏差估計
4．3．3 最大似然配性算法流程
4．4 基于ECEF坐標系的多運動平臺多傳感器最大似然配準
4．4．1 雅可比矩陣的推導
4．4．2 無源傳感器的斜距估計
4．5 仿真分析
4．5．1 有源傳感器最大似然配準
4．5．2 異質(zhì)傳感器最大似然配準
4．5．3 無源傳感器最大似然配準
4．6 基于實際數(shù)據(jù)的最大似然配準驗證
4．7 小結(jié)
第5章 運動傳感器無源定位及跟蹤
5．1 引言
5．2 運動單站無源定位及跟蹤
5．2．1 ECEF坐標系下運動單站單次無源定位
5．2．2 單機多次無源定位跟蹤算法
5．2．3 仿真分析
5．3 運動雙站純角度無源定位及跟蹤
5．3．1 雙機純角度無源定位及誤差分析
5．3．2 雙機多次無源定位與跟蹤
5．3．3 仿真分析
5．4 小結(jié)
第6章 運動多普勒雷達傳感器目標跟蹤
6．1 引言
6．2 ECEF坐標系下帶多普勒的序貫轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波
6．2．1 基于ECEF坐標系的量測模型
6．2．2 帶多普勒量測的序貫轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波
6．2．3 仿真分析
6．3 雜波條件下基于GM-CPHD的多普勒雷達多目標跟蹤
6．3．1 多目標濾波問題的隨機有限集描述
6．3．2 帶多普勒量測的序貫GM-CPHD算法
6．3．3 仿真分析
6．4 多普勒盲區(qū)下基于GM-PHD的多目標跟蹤
6．4．1 并入MDV的檢測概率模型
6．4．2 多普勒盲區(qū)下并入MDV和多普勒信息的GM-PHD濾波器
6．4．3 仿真分析
6．5 小結(jié)
第7章 多運動傳感器融合跟蹤
7．1 引言
7．2 雜波環(huán)境下異質(zhì)異步傳感器機動目標協(xié)同跟蹤
7．2．1 ECEF坐標系下系統(tǒng)模型
7．212 ECEF坐標系下多傳感器交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器
7．2．3 雷達輻射控制
7．2．4 仿真分析
7．3 多傳感器量測“亂序”時雜波條件下機動目標跟蹤
7．3．1 OoSM問題
7．3．2 帶OoSM的交互多模型概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
7．3．3 仿真分析
7．4 帶配準誤差的多普勒雷達增廣狀態(tài)GM-PHD多目標跟蹤
7．4．1 問題描述
7．4．2 帶配準誤差的增廣狀態(tài)GM-PHD濾波器
7．4．3 仿真分析
7．5 小結(jié)
第8章 多運動傳感器目標跟蹤系統(tǒng)
8．1 引言
8．2 系統(tǒng)功能與組成
8．2．1 功能
8．2．2 組成
8．3 系統(tǒng)主要軟件模塊
8．3．1 數(shù)據(jù)庫
8．3．2 平臺動態(tài)組網(wǎng)軟件
8．3．3 傳感器信息收集軟件
8．3．4 情報分發(fā)軟件
8．3．5 系統(tǒng)誤差監(jiān)測與配準軟件
8．3．6 傳感器管理與控制軟件
8．3．7 信息融合處理軟件
8．3．8 綜合態(tài)勢形成與顯示軟件
8．4 系統(tǒng)應(yīng)用
8．4．1 單平臺單運動傳感器目標跟蹤系統(tǒng)
8．4．2 單平臺多運動傳感器目標跟蹤系統(tǒng)
8．4．3 多平臺多運動傳感器目標跟蹤系統(tǒng)
8．5 小結(jié)
附錄
A．直角坐標系之間坐標變換
B．極坐標對無源觀測量的雅可比矩陣
C．雙機純角度定位誤差分析時雅可比矩陣的推導
D．協(xié)方差矩陣的推導
E．縮略語表
F．符號規(guī)定
G．Kalman濾波Matlab程序
H．GM-jPHD濾波Matlab程序
參考文獻