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目标定位跟踪原理及应用——MATLAB仿真

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作者黄小平

出版社电子工业出版社

ISBN9787121353451

出版时间2022-02

装帧平装

开本16开

定价79元

货号29371890

上书时间2024-11-06

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品相描述：全新
商品描述
导语摘要
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。

作者简介
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》。

目录
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小二乘原理

322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TOA/TDOA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4Bootstrap/SIR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

内容摘要
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。

主编推荐
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》。

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