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『簡體書』目标定位跟踪原理及应用——MATLAB仿真

書城自編碼: 3286552
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: 黄小平
國際書號(ISBN): 9787121353451
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2018-12-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 384

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內容簡介:
本书可以作为电子信息类专业的本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程的教材,也可以作为从事雷达、无线传感器网络、数字信号处理的教师和科研人员的参考书。
關於作者:
黄小平,男,1984年6月生,江西省上饶县人,北京交通大学自动化本科,北京航空航天大学控制科学与工程硕士,博士就读于中国科学技术大学计算机应用专业,主要研究信号与信息处理。著有《卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真》、《粒子滤波原理及应用MATLAB仿》。
目錄
第1章MATLAB仿真基础
11MATLAB简介
111MATLAB发展历史
112MATLAB 71系统
113M-File编辑器的使用
12数据类型和数组
121数据类型概述
122数组的创建
123数组的属性
124数组的操作
125结构体和元胞数组
13程序设计
131条件语句
132循环语句
133函数
134画图
14小结
第2章目标定位跟踪系统概述
21观测系统
211基本概念
212坐标系
213典型的观测站
22定位
221模糊定位
222精确定位
223典型的定位系统
23目标跟踪
231多观测站系统架构
232跟踪过程描述
233跟踪轨迹
24跟踪的数学模型
241匀速直线运动
242匀加速运动
25小结
第3章目标定位算法
31非测距的定位算法
311质心定位算法
312加权质心定位算法
313网格定位算法
32基于测距的定位算法
321最小二乘原理
322最小二乘定位算法
323基于RSSI测距的定位算法
324基于TOATDOA的目标定位算法
33基于角度测量的定位算法
331双站角度定位
332三角测量法定位
34移动目标定位算法
341移动目标计算机仿真建模
342基于距离观测的运动目标定位
343纯方位角的运动目标定位
35小结
第4章线性Kalman滤波
41Kalman滤波原理
411射影定理
412Kalman滤波器
413Kalman滤波的参数处理
42Kalman滤波用于一维观测信号去噪
421信号测量滤波原理
422一维Kalman滤波的应用仿真
43Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用
431状态方程的建立
432自由落体跟踪仿真
44Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用
441GPS导航系统原理介绍
442导航定位系统仿真
45Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用
451视频捕获和录制
452视频导入和显示
453对视频帧的操作
454Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用
46小结
第5章非线性Kalman滤波
51扩展Kalman滤波
511EKF的基本思想
512非线性系统的线性化
513EKF的滤波原理
52EKF的应用及仿真
521EKF应用于一维非线性系统
522基于距离观测的目标跟踪EKF状态估计
523纯方位角目标跟踪EKF状态估计
524EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用
53无迹Kalman滤波
531UKF的基本思想
532无迹变换
533UKF的滤波过程
54UKF的应用及仿真
541UKF在单站观测站目标跟踪中的应用
542UKF在六维匀加速直线运动目标跟踪系统中的应用
55小结
第6章粒子滤波
61粒子滤波简介
611粒子滤波的发展历史
612粒子滤波的特点
613粒子滤波的应用领域
62蒙特卡洛原理
621蒙特卡洛的基本思想
622蒙特卡洛的理论基础
623蒙特卡洛的应用实例
63粒子滤波原理
631蒙特卡洛采样原理
632贝叶斯重要性采样
633序列重要性采样滤波器
634BootstrapSIR滤波器
635权值计算方法
64粒子滤波经典采样算法
641随机重采样
642多项式重采样
643系统重采样
644残差重采样
65粒子滤波的应用
651粒子滤波应用于一维非线性系统
652粒子滤波应用于高斯模型目标跟踪系统
653粒子滤波应用于非高斯模型目标跟踪系统
66小结
第7章多目标跟踪算法
71多目标跟踪系统建模
711单站多目标跟踪系统建模
712单站多目标跟踪系统仿真
713多站多目标跟踪系统建模
714多站多目标跟踪系统仿真
72多目标跟踪分类算法
721多目标数据融合概述
722近邻法分类算法及程序
723近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序
724k-近邻法分类算法
73多目标跟踪算法
731基于Kalman滤波的多目标跟踪算法
732基于粒子滤波的多目标状态估计
74小结
第8章Simulink仿真
81Simulink概述
811Simulink启动
812Simulink仿真设置
813Simulink模块库简介
82S函数
821S函数原理
822S函数的控制流程
83目标跟踪的Simulink仿真
831状态方程和观测方程的Simulink建模
832基于S函数的Kalman滤波器设计及其在跟踪中的应用
833基于S函数的粒子滤波器设计及其在跟踪中的应用
84小结
內容試閱
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本书咨询联系方式:lhy@pheicomcn。
前言
随着科技的发展,在雷达、声呐、无线领域,对目标位置锁定的研究在各应用场合有着重要的价值。所有传感器测量的数据都是受到噪声污染的,噪声不能消除,只能最大限度地降低。在目标跟踪中,传感器一般都采集观测站与目标之间的距离、角度等信息,这些信息往往会受到高斯或非高斯噪声的干扰,导致观测站不能准确地估计目标的状态,常用的补偿措施就是滤波。
在现代时间序列里,常用的滤波算法有最小二乘定位算法、Kalman滤波、粒子滤波等。这些经典的算法已经广泛应用在雷达、声呐、无线传感器网络等领域中。本书主要结合实际应用,如单观测站与多观测站情况下对目标进行状态估计研究,这里的状态主要指的是目标的位置、速度和加速度信息。对目标的状态估计算法,笔者已在电子工业出版社出版的《卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真》和《粒子滤波原理及应用MATLAB仿真》两本书中做了详细的描述。本书在写作风格上沿袭了前两本,期望能得到广大读者的认同。
参加本书编写的还有王岩、缪鹏程、胡敦、许蓓蓓、李学森、章华、罗伟、丁成祥、黄平森、高福仙等。本书得以撰写,在很大程度上要感谢我的恩师王岩老师,她给了我一个很好的研究课题,在研究生期间对我的谆谆教诲和无微不至的关怀,让我学到了很多知识,在我遇到困难时给我指点迷津,提出很多建设性的意见供我参考。本书的编辑也得到了北航同课题组的学弟、学妹们的帮助,感谢他们查阅并提供的资料,在此特别感谢钱琛、王夏静、段九鼎、杨刚、徐建伟、王驭风、严芬菲、刘涛、聂金平、陈冰洁、田龙飞、李超等。最后感谢我的妻子许蓓蓓的理解和支持,感谢可爱的女儿给我写作的精神动力!
希望本书对相关领域的研究者有所帮助。由于作者水平有限,书中难免有疏忽及错误之处,恳请读者提出宝贵意见。我的邮箱是xiaoping_444@126.com。

 

 

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