目標定位跟蹤原理及套用——MATLAB仿真

書籍信息

作譯者：黃小平,王岩,繆鵬程

出版時間：2018-12千 字 數：403版次：01-01頁 數：252

開本：16開裝幀：I S B N ：9787121353451

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紙質書定價：￥59.0

內容簡介

本書可以作為電子信息類專業的本科生和碩士、博士研究生“數位訊號處理”課程的教材，也可以作為從事雷達、無線感測器網路、數位訊號處理的教師和科研人員的參考書。

圖書目錄

第1章MATLAB仿真基礎

11MATLAB簡介

111MATLAB發展歷史

112MATLAB 71系統

113M-File編輯器的使用

12數據類型和數組

121數據類型概述

122數組的創建

123數組的屬性

124數組的操作

125結構體和元胞數組

13程式設計

131條件語句

132循環語句

133函式

134畫圖

14小結

第2章目標定位跟蹤系統概述

21觀測系統

211基本概念

212坐標系

213典型的觀測站

22定位

221模糊定位

222精確定位

223典型的定位系統

23目標跟蹤

231多觀測站系統架構

232跟蹤過程描述

233跟蹤軌跡

24跟蹤的數學模型

241勻速直線運動

242勻加速運動

25小結

第3章目標定位算法

31非測距的定位算法

311質心定位算法

312加權質心定位算法

313格線定位算法

32基於測距的定位算法

321最小二乘原理

322最小二乘定位算法

323基於RSSI測距的定位算法

324基於TOA/TDOA的目標定位算法

33基於角度測量的定位算法

331雙站角度定位

332三角測量法定位

34移動目標定位算法

341移動目標計算機仿真建模

342基於距離觀測的運動目標定位

343純方位角的運動目標定位

35小結

第4章線性Kalman濾波

41Kalman濾波原理

411射影定理

412Kalman濾波器

413Kalman濾波的參數處理

42Kalman濾波用於一維觀測信號去噪

421信號測量濾波原理

422一維Kalman濾波的套用仿真

43Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的套用

431狀態方程的建立

432自由落體跟蹤仿真

44Kalman濾波在船舶GPS導航定位系統中的套用

441GPS導航系統原理介紹

442導航定位系統仿真

45Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的套用

451視頻捕獲和錄製

452視頻導入和顯示

453對視頻幀的操作

454Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤套用

46小結

第5章非線性Kalman濾波

51擴展Kalman濾波

511EKF的基本思想

512非線性系統的線性化

513EKF的濾波原理

52EKF的套用及仿真

521EKF套用於一維非線性系統

522基於距離觀測的目標跟蹤EKF狀態估計

523純方位角目標跟蹤EKF狀態估計

524EKF在純方位尋的飛彈制導中的套用

53無跡Kalman濾波

531UKF的基本思想

532無跡變換

533UKF的濾波過程

54UKF的套用及仿真

541UKF在單站觀測站目標跟蹤中的套用

542UKF在六維勻加速直線運動目標跟蹤系統中的套用

55小結

第6章粒子濾波

61粒子濾波簡介

611粒子濾波的發展歷史

612粒子濾波的特點

613粒子濾波的套用領域

62蒙特卡洛原理

621蒙特卡洛的基本思想

622蒙特卡洛的理論基礎

623蒙特卡洛的套用實例

63粒子濾波原理

631蒙特卡洛採樣原理

632貝葉斯重要性採樣

633序列重要性採樣濾波器

634Bootstrap/SIR濾波器

635權值計算方法

64粒子濾波經典採樣算法

641隨機重採樣

642多項式重採樣

643系統重採樣

644殘差重採樣

65粒子濾波的套用

651粒子濾波套用於一維非線性系統

652粒子濾波套用於高斯模型目標跟蹤系統

653粒子濾波套用於非高斯模型目標跟蹤系統

66小結

第7章多目標跟蹤算法

71多目標跟蹤系統建模

711單站多目標跟蹤系統建模

712單站多目標跟蹤系統仿真

713多站多目標跟蹤系統建模

714多站多目標跟蹤系統仿真

72多目標跟蹤分類算法

721多目標數據融合概述

722近鄰法分類算法及程式

723近鄰法用於目標跟蹤中的航跡關聯及算法程式

724k-近鄰法分類算法

73多目標跟蹤算法

731基於Kalman濾波的多目標跟蹤算法

732基於粒子濾波的多目標狀態估計

74小結

第8章Simulink仿真

81Simulink概述

811Simulink啟動

812Simulink仿真設定

813Simulink模組庫簡介

82S函式

821S函式原理

822S函式的控制流程

83目標跟蹤的Simulink仿真

831狀態方程和觀測方程的Simulink建模

832基於S函式的Kalman濾波器設計及其在跟蹤中的套用

833基於S函式的粒子濾波器設計及其在跟蹤中的套用

84小結