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目標定位跟蹤原理及應用——MATLAB仿真 ( 簡體 字) |
| 作者：黃小平,王巖,繆鵬程 | 類別：1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 50407
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 295 元 |
| 出版日：12/1/2018 |
| 頁數：252 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121353451 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
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前言
隨著科技的發展，在雷達、聲吶、無線領域，對目標位置鎖定的研究在各應用場合有著重要的價值。所有傳感器測量的數據都是受到噪聲污染的，噪聲不能消除，只能最大限度地降低。在目標跟蹤中，傳感器一般都采集觀測站與目標之間的距離、角度等信息，這些信息往往會受到高斯或非高斯噪聲的干擾，導致觀測站不能準確地估計目標的狀態，常用的補償措施就是濾波。
在現代時間序列里，常用的濾波算法有最小二乘定位算法、Kalman濾波、粒子濾波等。這些經典的算法已經廣泛應用在雷達、聲吶、無線傳感器網絡等領域中。本書主要結合實際應用，如單觀測站與多觀測站情況下對目標進行狀態估計研究，這里的狀態主要指的是目標的位置、速度和加速度信息。對目標的狀態估計算法，筆者已在電子工業出版社出版的《卡爾曼濾波原理及應用——MATLAB仿真》和《粒子濾波原理及應用——MATLAB仿真》兩本書中做了詳細的描述。本書在寫作風格上沿襲了前兩本，期望能得到廣大讀者的認同。
參加本書編寫的還有王巖、繆鵬程、胡敦、許蓓蓓、李學森、章華、羅偉、丁成祥、黃平森、高福仙等。本書得以撰寫，在很大程度上要感謝我的恩師王巖老師，她給了我一個很好的研究課題，在研究生期間對我的諄諄教誨和無微不至的關懷，讓我學到了很多知識，在我遇到困難時給我指點迷津，提出很多建設性的意見供我參考。本書的編輯也得到了北航同課題組的學弟、學妹們的幫助，感謝他們查閱并提供的資料，在此特別感謝錢琛、王夏靜、段九鼎、楊剛、徐建偉、王馭風、嚴芬菲、劉濤、聶金平、陳冰潔、田龍飛、李超等。最后感謝我的妻子許蓓蓓的理解和支持，感謝可愛的女兒給我寫作的精神動力！
希望本書對相關領域的研究者有所幫助。由于作者水平有限，書中難免有疏忽及錯誤之處，懇請讀者提出寶貴意見。 |
內容簡介：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“數字信號處理”課程的教材，也可以作為從事雷達、無線傳感器網絡、數字信號處理的教師和科研人員的參考書。 |
目錄：第1章MATLAB仿真基礎
1杄1MATLAB簡介
1杄1杄1MATLAB發展歷史
1杄1杄2MATLAB 7杄1系統
1杄1杄3M-File編輯器的使用
1杄2數據類型和數組
1杄2杄1數據類型概述
1杄2杄2數組的創建
1杄2杄3數組的屬性
1杄2杄4數組的操作
1杄2杄5結構體和元胞數組
1杄3程序設計
1杄3杄1條件語句
1杄3杄2循環語句
1杄3杄3函數
1杄3杄4畫圖
1杄4小結
第2章目標定位跟蹤系統概述
2杄1觀測系統
2杄1杄1基本概念
2杄1杄2坐標系
2杄1杄3典型的觀測站
2杄2定位
2杄2杄1模糊定位
2杄2杄2精確定位
2杄2杄3典型的定位系統
2杄3目標跟蹤
2杄3杄1多觀測站系統架構
2杄3杄2跟蹤過程描述
2杄3杄3跟蹤軌跡
2杄4跟蹤的數學模型
2杄4杄1勻速直線運動
2杄4杄2勻加速運動
2杄5小結
第3章目標定位算法
3杄1非測距的定位算法
3杄1杄1質心定位算法
3杄1杄2加權質心定位算法
3杄1杄3網格定位算法
3杄2基于測距的定位算法
3杄2杄1最小二乘原理
3杄2杄2最小二乘定位算法
3杄2杄3基于RSSI測距的定位算法
3杄2杄4基于TOA/TDOA的目標定位算法
3杄3基于角度測量的定位算法
3杄3杄1雙站角度定位
3杄3杄2三角測量法定位
3杄4移動目標定位算法
3杄4杄1移動目標計算機仿真建模
3杄4杄2基于距離觀測的運動目標定位
3杄4杄3純方位角的運動目標定位
3杄5小結
第4章線性Kalman濾波
4杄1Kalman濾波原理
4杄1杄1射影定理
4杄1杄2Kalman濾波器
4杄1杄3Kalman濾波的參數處理
4杄2Kalman濾波用于一維觀測信號去噪
4杄2杄1信號測量濾波原理
4杄2杄2一維Kalman濾波的應用仿真
4杄3Kalman濾波在自由落體運動目標跟蹤中的應用
4杄3杄1狀態方程的建立
4杄3杄2自由落體跟蹤仿真
4杄4Kalman濾波在船舶GPS導航定位系統中的應用
4杄4杄1GPS導航系統原理介紹
4杄4杄2導航定位系統仿真
4杄5Kalman濾波在視頻圖像目標跟蹤中的應用
4杄5杄1視頻捕獲和錄制
4杄5杄2視頻導入和顯示
4杄5杄3對視頻幀的操作
4杄5杄4Kalman濾波對自由下落的皮球跟蹤應用
4杄6小結
第5章非線性Kalman濾波
5杄1擴展Kalman濾波
5杄1杄1EKF的基本思想
5杄1杄2非線性系統的線性化
5杄1杄3EKF的濾波原理
5杄2EKF的應用及仿真
5杄2杄1EKF應用于一維非線性系統
5杄2杄2基于距離觀測的目標跟蹤EKF狀態估計
5杄2杄3純方位角目標跟蹤EKF狀態估計
5杄2杄4EKF在純方位尋的導彈制導中的應用
5杄3無跡Kalman濾波
5杄3杄1UKF的基本思想
5杄3杄2無跡變換
5杄3杄3UKF的濾波過程
5杄4UKF的應用及仿真
5杄4杄1UKF在單站觀測站目標跟蹤中的應用
5杄4杄2UKF在六維勻加速直線運動目標跟蹤系統中的應用
5杄5小結
第6章粒子濾波
6杄1粒子濾波簡介
6杄1杄1粒子濾波的發展歷史
6杄1杄2粒子濾波的特點
6杄1杄3粒子濾波的應用領域
6杄2蒙特卡洛原理
6杄2杄1蒙特卡洛的基本思想
6杄2杄2蒙特卡洛的理論基礎
6杄2杄3蒙特卡洛的應用實例
6杄3粒子濾波原理
6杄3杄1蒙特卡洛采樣原理
6杄3杄2貝葉斯重要性采樣
6杄3杄3序列重要性采樣濾波器
6杄3杄4Bootstrap/SIR濾波器
6杄3杄5權值計算方法
6杄4粒子濾波經典采樣算法
6杄4杄1隨機重采樣
6杄4杄2多項式重采樣
6杄4杄3系統重采樣
6杄4杄4殘差重采樣
6杄5粒子濾波的應用
6杄5杄1粒子濾波應用于一維非線性系統
6杄5杄2粒子濾波應用于高斯模型目標跟蹤系統
6杄5杄3粒子濾波應用于非高斯模型目標跟蹤系統
6杄6小結
第7章多目標跟蹤算法
7杄1多目標跟蹤系統建模
7杄1杄1單站多目標跟蹤系統建模
7杄1杄2單站多目標跟蹤系統仿真
7杄1杄3多站多目標跟蹤系統建模
7杄1杄4多站多目標跟蹤系統仿真
7杄2多目標跟蹤分類算法
7杄2杄1多目標數據融合概述
7杄2杄2近鄰法分類算法及程序
7杄2杄3近鄰法用于目標跟蹤中的航跡關聯及算法程序
7杄2杄4k-近鄰法分類算法
7杄3多目標跟蹤算法
7杄3杄1基于Kalman濾波的多目標跟蹤算法
7杄3杄2基于粒子濾波的多目標狀態估計
7杄4小結
第8章Simulink仿真
8杄1Simulink概述
8杄1杄1Simulink啟動
8杄1杄2Simulink仿真設置
8杄1杄3Simulink模塊庫簡介
8杄2S函數
8杄2杄1S函數原理
8杄2杄2S函數的控制流程
8杄3目標跟蹤的Simulink仿真
8杄3杄1狀態方程和觀測方程的Simulink建模
8杄3杄2基于S函數的Kalman濾波器設計及其在跟蹤中的應用
8杄3杄3基于S函數的粒子濾波器設計及其在跟蹤中的應用
8杄4小結 |
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