目標定位跟蹤原理及套用——MATLAB仿真

《目標定位跟蹤原理及套用——MATLAB仿真》是2018年電子工業出版社出版的圖書，作者是黃小平、王岩、繆鵬程。

基本介紹

• 書名：目標定位跟蹤原理及套用——MATLAB仿真
• 作者：黃小平、王岩、繆鵬程 
• 出版社：電子工業出版社 
• 出版時間：2018年12月1日 
• 頁數：252 頁
• 定價：59.00 元 
• 開本：16 開
• 裝幀：平裝
• ISBN：9787121353451 
• 版次：01-01
• 千 字 數：403

圖書簡介

內容簡介

本書主要介紹目標定位原理、定位算法仿真及對動態目標跟蹤過程中涉及的狀態估計方法。為方便讀者快速掌握定位跟蹤的算法原理，本書採用“原理介紹+實例套用+MATLAB程式仿真+注釋”的方式，方便讀者閱讀和理解。本書共分8章，第1章介紹MATLAB仿真基礎，尤其是數組的相關操作對算法仿真至關重要；第2章簡介目標定位跟蹤系統，包括觀測系統、定位的概念、目標跟蹤等；第3章介紹目標定位算法，重點介紹質心定位算法和基於測距的定位算法；第4章介紹線性Kalman濾波；第5章介紹非線性Kalman濾波；第6章介紹粒子濾波；第7章介紹多目標跟蹤算法；第8章介紹Simulink仿真。

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。

作者簡介

黃小平，男，1984年6月生，江西省上饒縣人，北京交通大學自動化本科，北京航空航天大學控制科學與工程碩士，博士就讀於中國科學技術大學計算機套用專業，主要研究信號與信息處理。著有《卡爾曼濾波原理及套用——MATLAB仿真》、《粒子濾波原理及套用——MATLAB仿》。

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