目標(biāo)定位跟蹤方法與實踐

第一章 緒論\t1
1．1 引言\t1
1．2 基本概念\t2
1．3 研究歷史和發(fā)展概況\t5
1．4 內(nèi)容組織\t7
思考題\t8
第二章 估計理論和濾波方法\t10
2．1 概述\t10
2．2 估計理論\t10
2．2．1 問題描述\t10
2．2．2 估計值的統(tǒng)計特性\t11
2．2．3 最小均方估計\t14
2．2．4 極大驗后估計和極大似然估計\t16
2．2．5 線性最小均方估計\t18
2．2．6 最小二乘估計和加權(quán)最小二乘估計\t20
2．3 濾波方法\t23
2．3．1 線性系統(tǒng)的概念\t23
2．3．2 狀態(tài)方程和觀測方程\t27
2．3．3 兩點外推濾波\t30
2．3．4 線性遞推最小二乘濾波\t31
2．3．5 線性卡爾曼濾波\t35
2．3．6 常增益濾波\t48
2．3．7 非線性濾波*\t53
小結(jié)\t64
思考題\t65
第三章 目標(biāo)定位方法\t68
3．1 概述\t68
3．2 空間幾何基礎(chǔ)\t69
3．3 坐標(biāo)系及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換\t72
3．3．1 定位坐標(biāo)系\t73
3．3．2 不同坐標(biāo)系間數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換\t74
3．3．3 觀測量的站間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換\t81
3．4 定位誤差的度量\t86
3．4．1 三維正態(tài)分布\t86
3．4．2 等概率密度橢球（誤差橢球）\t87
3．4．3 落入誤差球的概率\t88
3．4．4 球概率誤差及圓概率誤差\t88
3．5 單站球坐標(biāo)測量定位方法\t90
3．5．1 定位的一般方法\t90
3．5．2 定位誤差分析\t91
3．6 多站斜距離測量定位方法\t93
3．6．1 定位原理\t93
3．6．2 定位可實現(xiàn)性\t95
3．6．3 定位誤差\t96
3．7 多站無源定位方法\t99
3．7．1 測向交叉定位法\t100
3．7．2 測時差定位法\t102
小結(jié)\t104
思考題\t104
第四章 目標(biāo)跟蹤基本方法\t105
4．1 概述\t105
4．2 坐標(biāo)系的選擇\t107
4．2．1 極坐標(biāo)系\t107
4．2．2 直角坐標(biāo)系\t108
4．3 數(shù)據(jù)預(yù)處理\t111
4．3．1 野值剔除\t111
4．3．2 數(shù)據(jù)壓縮處理\t113
4．4 跟蹤起始\t115
4．4．1 航跡建立方式\t115
4．4．2 航跡頭選擇\t116
4．4．3 航跡建立舉例\t117
4．4．4 航跡建立準(zhǔn)則\t118
4．5 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)\t119
4．5．1 航跡相關(guān)過程\t119
4．5．2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的一般步驟\t128
4．5．3 典型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法\t129
4．6 目標(biāo)運動模型\t137
4．6．1 目標(biāo)運動特性\t138
4．6．2 典型運動模型\t140
4．7 量測模型\t147
4．7．1 傳感器坐標(biāo)模型\t148
4．7．2 笛卡兒坐標(biāo)模型\t148
4．7．3 量測轉(zhuǎn)換分析\t149
4．8 不同模型下的跟蹤濾波方法\t153
4．8．1 基于常速度模型的卡爾曼濾波算法\t154
4．8．2 基于常加速度模型的卡爾曼濾波算法\t156
4．8．3 基于機(jī)動目標(biāo)“當(dāng)前”統(tǒng)計模型的卡爾曼濾波算法\t159
4．9 機(jī)動目標(biāo)跟蹤方法\t159
4．9．1 機(jī)動檢測自適應(yīng)濾波\t160
4．9．2 實時辨識自適應(yīng)濾波\t165
4．9．3 全面自適應(yīng)濾波\t167
4．10 航跡質(zhì)量管理\t172
4．10．1 基本概念\t172
4．10．2 航跡管理方法\t173
小結(jié)\t175
思考題\t175
第五章 基于純方位的水下目標(biāo)被動定位跟蹤方法\t177
5．1 概述\t177
5．2 單站純方位目標(biāo)運動的可觀測性分析\t178
5．2．1 引言\t178
5．2．2 問題描述\t179
5．2．3 確定性方位測量的圖解分析\t181
5．2．4 系統(tǒng)的可觀測性\t188
5．3 單站純方位目標(biāo)定位與跟蹤算法\t197
5．3．1 系統(tǒng)模型描述\t198
5．3．2 基于輔助變量的偽線性遞推最小二乘估計算法\t199
5．3．3 近似線性化的兩階段濾波算法\t202
5．4 純方位觀測器平臺機(jī)動航路優(yōu)化\t208
5．4．1 定位與跟蹤誤差的下限\t209
5．4．2 航路優(yōu)化問題的提出\t212
5．4．3 觀測器航路對定位精度的影響\t214
5．4．4 潛艇典型航路的定位精度分析\t217
5．4．5 航路優(yōu)化的方法\t226
小結(jié)\t229
思考題\t229
第六章 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的目標(biāo)跟蹤\t230
6．1 概述\t230
6．1．1 數(shù)據(jù)融合的定義\t230
6．1．2 多源數(shù)據(jù)融合模型\t231
6．1．3 數(shù)據(jù)融合的主要處理內(nèi)容\t236
6．1．4 一個典型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)-狀態(tài)融合跟蹤環(huán)\t237
6．2 時間與空間配準(zhǔn)\t241
6．2．1 問題描述\t241
6．2．2 時間配準(zhǔn)算法\t242
6．2．3 空間配準(zhǔn)算法\t244
6．3 航跡及其融合\t257
6．3．1 基本概念\t257
6．3．2 航跡關(guān)聯(lián)\t258
6．3．3 航跡融合\t271
小結(jié)\t277
思考題\t278
第七章 目標(biāo)定位跟蹤方法應(yīng)用\t279
7．1 概述\t279
7．2 火炮射擊協(xié)同式檢靶系統(tǒng)\t279
7．2．1 現(xiàn)有檢靶手段及分析\t279
7．2．2 基于UWB定位的協(xié)同式檢靶系統(tǒng)\t280
7．3 無線聲吶浮標(biāo)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)\t284
7．3．1 問題描述\t285
7．3．2 目標(biāo)跟蹤算法\t286
7．3．3 仿真分析\t288
7．4 無人機(jī)姿態(tài)誤差對目標(biāo)定位精度影響研究\t293
7．4．1 無人機(jī)姿態(tài)對測量目標(biāo)點位置誤差影響的數(shù)學(xué)模型\t294
7．4．2 目標(biāo)點位置誤差的表示方法\t296
7．4．3 仿真分析\t297
小結(jié)\t301
思考題\t301
參考文獻(xiàn)\t302