粒子滤波在单目标跟踪多目标跟踪电池寿命预测中的应用-粒子滤波原理及应用仿真.doc
本帖最后由 huangxu_love 于 2013-7-26 12:50 编辑
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目 录第一部分 原理篇 1第一章 概述 11.1 粒子滤波的发展历史 11.2 粒子滤波的优缺点 21.3 粒子滤波的应用领域 3第二章 蒙特卡洛方法 42.1 概念和定义 42.2 蒙特卡洛模拟仿真程序 52.2.1硬币投掷实验（1） 52.2.2硬币投掷实验（2） 52.2.3古典概率实验 64.2.4几何概率模拟实验 72.2.5复杂概率模拟实验 72.3 蒙特卡洛理论基础 102.3.1大数定律 102.3.2中心极限定律 102.3.3蒙特卡洛的要点 112.4 蒙特卡洛方法的应用 132.4.1 Buffon实验及仿真程序 132.4.2 蒙特卡洛方法计算定积分的仿真程序 14第三章 粒子滤波 193.1 粒子滤波概述 193.1.1 蒙特卡洛采样原理 193.1.2 贝叶斯重要性采样 203.1.3 序列重要性抽样（SIS）滤波器 203.1.4 Bootstrap/SIR滤波器 223.2 粒子滤波重采样方法实现程序 233.2.1 随机重采样程序 243.2.2 多项式重采样程序 253.2.3 系统重采样程序 263.2.4 残差重采样程序 273.3 粒子滤波原理 283.3.1 高斯模型下粒子滤波的实例程序 28第二部分 应用篇 33第四章 粒子滤波在单目标跟踪中的应用 334.1 目标跟踪过程描述 334.2 单站单目标跟踪系统建模 344.3 单站单目标观测距离的系统及仿真程序 374.3.1 基于距离的系统模型 374.3.2 基于距离的跟踪系统仿真程序 384.4 单站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 434.4.1 纯方位目标跟踪系统模型 434.4.2 纯方位跟踪系统仿真程序 444.5 多站单目标纯方位角度观测系统及仿真程序 474.5.1 多站纯方位目标跟踪系统模型 474.5.2 多站纯方位跟踪系统仿真程序 48第五章 粒子滤波在多目标跟踪中的应用 545.1 多目标跟踪系统建模 545.1.1 单站多目标跟踪系统建模 545.1.2 多站多目标跟踪系统建模 555.1.3 单站多目标线性跟踪系统的建模仿真程序 555.1.4 多站多目标非线性跟踪系统的建模仿真程序 575.2 多目标跟踪分类算法 615.2.1 多目标数据融合概述 615.2.2 近邻法分类算法及程序 625.2.3 近邻法用于目标跟踪中的航迹关联及算法程序 665.2.4 K-近邻法分类算法 695.3 粒子滤波用于多目标跟算法中的状态估计 705.3.1 原理介绍 705.3.2 基于近邻法的多目标跟踪粒子滤波程序 71第六章 粒子滤波在电池寿命预测中的应用 766.1 概述 766.2 电池寿命预测的模型 786.3 基于粒子滤波的电池寿命预测仿真程序 81
