基于贝叶斯滤波的先跟踪后检测算法研究
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基于贝叶斯滤波的先跟踪后检测算法研究
作者:张惠娟 Publish: 2006-6-9 Hits:-
【中文题名】 基于贝叶斯滤波的先跟踪后检测算法研究
【英文题名】 
【学科专业】 控制理论与控制工程
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2006-6-9
【中关键词】 贝叶斯滤波,先跟踪后检测,UPF,粒子滤波,,
【英关键词】 Bayes Filter,Track before Detect,Unscented Particle Filter,Particle Filter,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统>采用各种新技术的自动检测系统
【论文摘要】 远距离弱小目标的检测与跟踪是红外搜索与跟踪系统、精确制导系统、大视场目标监视系统、卫星遥感系统等的一项关键技术。对获取的远距离图像,目标成像面积小,目标信号相对背景和噪声来说较弱,甚至被噪声所淹没,致使图像的信噪比很低。因此,低信噪比下小目标检测问题成为一个亟待解决的问题,研究低信噪比下运动小目标的实时检测与跟踪算法具有重要的理论意义和应用价值。 本文对适于解决低信噪比下运动小目标检测问题的先跟踪后检测技术(TBD)进行了比较深入地研究,主要贡献如下: 1.针对运动弱小目标检测问题,较为详细地论述了TBD技术的主要算法,给出了各个算法的主要思想、研究进展、优缺点及适用条件。 2.根据对目标出现与否的不同考虑,可将利用贝叶斯滤波解决TBD问题的框架分为Salmond-TBD框架和Rutton-TBD框架。在这两种框架下,分别提出了基于UPF的Salmond-TBD算法和基于UPF的Rutton-TBD算法。这两种算法都是利用UPF来替代现有的粒子滤波实现算法,以提高目标的检测概率和跟踪精度。仿真结果表明,利用UPF可以有效地解决TBD问题,检测出低信噪比下运动小目标。 ...
【论文题纲】
摘要 3-4
Abstract 4-5
目录 5-7
第一章 绪论 7-17
§1.1 引言 7
§1.2 小目标检测概述 7-9
§1.3 先跟踪后检测技术的研究进展 9-15
§1.3.1 先跟踪后检测技术的主要算法 9-14
§1.3.2 先跟踪后检测算法的比较 14-15
§1.4 本文工作简介 15-17
第二章 贝叶斯滤波理论 17-34
§2.1 引言 17
§2.2 最优贝叶斯滤波 17-20
§2.3 Unscented Kalman Filter 20-26
§2.3.1 UT变换 20-21
§2.3.2 Sigma点采样策略 21-24
§2.3.3 UKF算法 24-26
§2.4 粒子滤波 26-30
§2.4.1 粒子滤波原理 26-29
§2.4.2 粒子滤波算法 29-30
§2.5 Unscented Particle Filter 30-32
§2.6 仿真与分析 32-33
§2.7 本章小结 33-34
第三章 基于UPF的TBD算法 34-48
§3.1 引言 34
§3.2 TBD问题描述 34-36
§3.2.1 目标模型 34-35
§3.2.2 量测模型 35-36
§3.3 TBD问题的解决思路 36-37
§3.4 基于UPF的Salmond-TBD算法 37-40
§3.4.1 Salmond-TBD贝叶斯框架 37-38
§3.4.2 UPF算法实现 38-40
§3.5 基于UPF的Rutten-TBD算法 40-44
§3.5.1 Rutten-TBD贝叶斯框架 40-42
§3.5.2 UPF算法实现 42-44
§3.6 仿真结果 44-47
§3.7 本章小结 47-48
第四章 四种贝叶斯TBD算法的比较研究 48-65
§4.1 引言 48
§4.2 算法流程分析 48-51
§4.3 算法性能分析 51-64
§4.3.1 性能评价指标 51-52
§4.3.2 跟踪误差性能分析 52-58
§4.3.3 检测性能分析 58-63
§4.3.4 复杂度分析 63-64
§4.4 本章小结 64-65
第五章 总结与展望 65-66
参考文献 66-71
发表论文 71
参与科研情况 71-72
致谢 72-73
西北工业大学 学位论文知识产权声明书 73
西北工业大学学位论文原创性声明 73
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.378424
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