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| 內容簡介： |
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水声目标跟踪是在水声目标探测基础之上，通过建立目标运动和观测模型，利用滤波技术和数据关联技术，实现虚警目标剔除、漏检数据补齐、目标批次划分以及目标状态滤波与平滑，是水下目标信息处理的关键技术。《水声目标跟踪理论与方法》简要介绍了目标跟踪的滤波理论及跟踪评价准则，详细论述了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的水声多目标跟踪、基于概率假设密度的多目标跟踪和基于粒子滤波的检测前跟踪等算法，昀后给出了基于单基阵纯方位目标运动分析以及多信息联合目标运动分析算法。
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| 目錄：
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目录丛书序自序第1章目标跟踪概论11.1目标跟踪问题概述11.2目标跟踪算法的发展历程4参考文献16第2章目标跟踪的滤波理论242.1贝叶斯滤波242.1.1离散空间模型242.1.2线性状态估计262.1.3贝叶斯定理在跟踪中的应用262.2状态运动模型272.2.1匀速模型272.2.2匀加速模型282.2.3Singer模型282.3目标方位变化规律302.4卡尔曼滤波342.4.1卡尔曼滤波推导342.4.2扩展卡尔曼滤波422.4.3扩展卡尔曼平滑452.4.4无迹卡尔曼滤波462.5粒子滤波482.5.1蒙特卡罗积分482.5.2贝叶斯重要性采样482.5.3序贯重要性采样512.5.4粒子滤波的退化现象和重采样51vi水声目标跟踪理论与方法2.5.5基于粒子滤波的状态估计522.5.6Rao-Blackwellized粒子滤波器53参考文献54第3章多目标数据关联及跟踪评价准则553.1多目标数据关联方法553.1.1昀近邻数据关联553.1.2联合概率数据关联563.1.3多假设跟踪593.2多目标跟踪评价准则60参考文献61第4章基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的水声多目标跟踪624.1RBMCDA算法624.1.1Rao-Blackwellized粒子滤波器算法流程624.1.2RBMCDA算法原理644.1.3多观测值的扩展694.2改进的RBMCDA实时多目标跟踪算法714.2.1基于k时刻昀优粒子的RBMCDA多目标跟踪714.2.2基于密度聚类和RBMCDA的实时多目标跟踪724.3仿真实验784.3.1实验1：可行性验证实验804.3.2实验2：鲁棒性验证实验85参考文献90第5章基于概率假设密度的多目标跟踪算法915.1基于随机有限集的多目标跟踪基础915.1.1随机有限集的定义915.1.2基于随机有限集的多目标跟踪模型955.1.3多目标贝叶斯滤波器985.2PHD滤波器985.2.1PHD滤波器原理985.2.2基于序贯蒙特卡罗实现的PHD算法995.2.3基于高斯混合实现的PHD算法101目录vii5.3基于观测驱动的标签GM-PHD算法多目标跟踪1055.4仿真实验1085.4.1实验1：CV模型下的多目标跟踪1085.4.2实验2：机动目标的跟踪114参考文献117第6章基于粒子滤波的检测前跟踪算法1186.1水声阵列信号检测前跟踪基本理论1186.1.1声呐线列阵信号模型1186.1.2基于贝叶斯估计的目标跟踪框架1206.1.3检测前跟踪算法1226.1.4粒子滤波算法相关理论1246.2基于被动声呐的粒子滤波单目标检测前跟踪算法1286.2.1被动声呐目标信号源模型的建立1286.2.2被动声呐量测模型的建立1306.2.3空间谱量测似然函数模型1346.2.4仿真实现1406.3基于被动声呐的粒子滤波多目标检测前跟踪算法1486.3.1*立分区粒子滤波算法1486.3.2并行分区粒子滤波算法1516.3.3联合权值假设检验方法1536.3.4仿真实现159参考文献170第7章单基阵纯方位目标运动分析1717.1单基阵纯方位目标可观测性分析1717.2LS-BOTMA算法与BCLS-BOTMA算法1757.2.1LS-BOTMA算法1757.2.2BCLS-BOTMA算法1787.3算法评价准则1807.3.1克拉默-拉奥下界1807.3.2均方根误差1817.4仿真结果182参考文献191viii水声目标跟踪理论与方法第8章多信息联合目标运动分析1938.1多普勒频率-方位目标运动分析1938.1.1多普勒频率-方位目标可观测性分析1938.1.2伪线性多普勒频率-方位目标运动分析算法1968.1.3克拉默-拉奥下界2008.2双基阵目标运动分析2038.2.1双基阵目标可观测性分析2038.2.2双基阵目标参数无偏估计算法2068.2.3克拉默-拉奥下界2108.3仿真结果2128.3.1多普勒频率-方位目标运动分析2128.3.2双基阵目标运动分析220参考文献224索引225彩图
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