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| 內容簡介： |
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本书是关于多传感器编队目标跟踪技术的专著，是著者对国内外近30年来该领域的研究进展和自身研究成果的总结。全书共8章，主要内容包括绪论、编队目标航迹起始算法、复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法、部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法、部分可辨条件下的机动编队跟踪算法、集中式多传感器机动编队目标跟踪算法、系统误差下的编队目标航迹关联算法、结论及展望。本书可供信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考，还可作为上述专业的高年级本科生或研究生教材，同时可供激光、机器人、遥感、遥测等领域的工程技术人员参考。
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| 關於作者： |
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国防科技大学电子科学学院博士后，现为海军航空大学航空作战勤务学院讲师。主要研究领域为电子侦察信号处理技术、无源定位技术、雷达目标跟踪技术。作为课题组长或主要完成人参与完成多项国家自然基金、装发预研基金等项目，在国际国内发表学术论文二十余篇。获中国指挥与控制学会科技进步二等奖一项。
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| 目錄：
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目 录第1章 绪论11.1 研究背景11.2 国内外研究现状31.2.1 航迹起始31.2.2 航迹维持41.2.3 机动跟踪41.2.4 多源航迹融合41.3 多传感器编队目标跟踪技术中有待解决的一些关键问题61.3.1 复杂环境下的编队目标航迹起始技术61.3.2 复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪技术81.3.3 集中式多传感器机动编队目标跟踪技术81.3.4 系统误差下的编队目标航迹关联技术91.4 本书的主要内容及安排11第2章 编队目标航迹起始算法132.1 引言132.2 基于相对位置矢量的编队目标灰色航迹起始算法132.2.1 基于循环阈值模型的编队预分割152.2.2 基于编队中心点的预互联162.2.3 基于相对位置矢量的灰色关联模型172.2.4 编队内目标航迹的确认232.2.5 编队目标状态矩阵的建立242.2.6 仿真比较与分析242.2.7 讨论392.3 基于相位相关的部分可辨编队航迹起始算法392.3.1 问题描述402.3.2 基于编队中心点的预互联412.3.3 编队成员数据空间描述422.3.4 编队结构对准?旋转角估计442.3.5 编队结构对准?平移量估计452.3.6 改进的最近邻精细关联462.3.7 精细关联算法流程492.3.8 仿真比较与分析502.4 集中式多传感器编队目标灰色航迹起始算法612.4.1 多传感器编队目标航迹起始框架612.4.2 多传感器预互联编队内杂波的剔除622.4.3 多传感器编队内量测合并模型632.4.4 航迹得分模型的建立642.5 基于运动状态的集中式多传感器编队目标航迹起始算法662.5.1 同状态航迹子编队获取模型672.5.2 多传感器同状态编队互联模型702.5.3 编队内航迹精确关联合并模型712.6 仿真比较与分析722.6.1 仿真环境722.6.2 仿真结果与分析732.7 本章小结80第3章 复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法823.1 引言823.2 系统描述823.3 云雨杂波剔除模型和带状干扰剔除模型833.3.1 云雨杂波剔除模型843.3.2 带状干扰剔除模型863.3.3 验证分析863.4 基于模板匹配的集中式多传感器编队目标跟踪算法893.4.1 基于编队整体的预互联893.4.2 模板匹配模型的建立903.4.3 编队内航迹的状态更新943.4.4 讨论943.5 基于形状方位描述符的集中式多传感器编队目标粒子滤波算法953.5.1 编队目标形状矢量的建立953.5.2 相似度模型的建立973.5.3 冗余图像的剔除993.5.4 基于粒子滤波的状态更新1003.6 仿真比较与分析1003.6.1 仿真环境1003.6.2 仿真结果与分析1013.7 本章小结104第4章 部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法1064.1 引言1064.2 基于序贯航迹拟合的稳态编队精细跟踪算法1074.2.1 问题描述1074.2.2 最小二乘法简述及外推方法1084.2.3 状态更新与协方差更新1124.2.4 加权系数的确定1154.2.5 算法流程框架1164.2.6 时间复杂度分析1174.3 基于ICP的稳态部分可辨编队精细跟踪算法1184.3.1 ICP的基本思想1184.3.2 点航映射关联1194.3.3 旋转与平移参数估计1214.3.4 关联算法流程1244.3.5 漏关联量测填补1254.3.6 基于多模型的滤波更新1264.4 仿真比较与分析1274.4.1 仿真环境1284.4.2 仿真结果与分析1294.5 本章小结135第5章 部分可辨条件下的机动编队跟踪算法1365.1 引言1365.2 基于复数域拓扑描述的编队分裂机动跟踪算法1375.2.1 编队分裂机动模式分析1375.2.2 编队分裂机动建模与主要步骤1395.2.3 单目标离群的判决滑窗内航迹重建1415.2.4 编队整体分裂判决的滑窗内航迹重建1465.2.5 仿真比较与分析1495.3 基于拓扑模糊对准的编队合并机动跟踪算法1585.3.1 编队合并机动模式分析1585.3.2 编队合并机动建模与主要步骤1615.3.3 模糊因素集的建立1645.3.4 权重的分配1675.3.5 对准关联准则1675.3.6 多义性处理1695.3.7 仿真比较与分析1705.4 本章小结178第6章 集中式多传感器机动编队目标跟踪算法1806.1 引言1806.2 典型机动编队目标跟踪模型的建立1806.2.1 编队整体机动跟踪模型的建立1806.2.2 编队分裂跟踪模型的建立1846.2.3 编队合并跟踪模型的建立1866.2.4 编队分散跟踪模型的建立1886.3 变结构JPDA机动编队目标跟踪算法1916.3.1 事件的定义1916.3.2 编队确认矩阵的建立1926.3.3 编队互联矩阵的建立1936.3.4 编队确认矩阵的拆分1956.3.5 概率的计算1966.3.6 编队内航迹的状态更新2006.4 扩展广义S-D分配机动编队目标跟踪算法2006.4.1 基本模型的建立2016.4.2 编队量测的划分2026.4.3 S-D分配问题的构造2056.4.4 广义S-D分配问题的构造2066.4.5 编队内航迹的状态更新2066.5 仿真比较与分析2076.5.1 仿真环境2076.5.2 仿真结果2096.5.3 仿真分析2116.6 本章小结213第7章 系统误差下的编队目标航迹关联算法2147.1 引言2147.2 系统误差下基于双重模糊拓扑的编队目标航迹关联算法2157.2.1 基于循环阈值模型的编队航迹识别2157.2.2 第一重模糊拓扑关联模型2167.2.3 第二重模糊拓扑关联模型2217.3 系统误差下基于误差补偿的编队目标航迹关联算法2237.3.1 编队航迹状态识别模型2237.3.2 编队航迹系统误差估计模型2257.3.3 误差补偿和编队内航迹的精确关联2287.3.4 讨论2287.4 基于多源信息互补的编队航迹关联算法2297.4.1 部分可辨条件下的编队航迹关联问题分析2297.4.2 时间对准2317.4.3 航迹数据空间的描述2327.4.4 基于Fourier变换的旋转角及平移量估计2337.4.5 编队航迹关联2357.4.6 基于编队整体运动模型的断续航迹关联2417.5 仿真比较与分析2437.5.1 仿真环境2437.5.2 仿真结果与分析2447.6 本章小结247第8章 结论及展望2498.1 研究结论2498.2 研究展望256附录A 式（2-17）中阈值参数 的推导259附录B 式（7-19）的推导262参考文献266
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